我一直在处理一个问题，使用mice来填补两个层级上都有缺失数据的多层数据。花了些时间，但最终我成功地重现了错误，似乎是当mice试图在函数中创建已记录事件时发生的。我有一个变量表示测试版本，但仅对第一次测量有效（之后是一个常数）。这个变量似乎导致了错误。
使用"2lonly.pmm"作为mice的填充方法时，会返回错误：Error in get("state", parent.frame(frame)) : object 'state' not found使用其他任何方法都不会出错。通常情况下，mice会创建一个已记录事件，说明变量（或因子情况下的某个级别）从填充过程中删除。但是当方法为"2lonly.pmm"时，它不会创建已记录事件。非常感谢任何帮助解决此问题的人。
这是mice.impute.2lonly.pmm帮助页面上的数据集：
G <- 250 # number of groups
n <- 20 # number of persons
beta <- .3 # regression coefficient
rho <- .30 # residual intraclass correlation
rho.miss <- .10 # correlation with missing response
missrate <- .50 # missing proportion
y1 <- rep( rnorm( G , sd = sqrt( rho ) ) , each=n ) + rnorm(G*n , sd = sqrt( 1 - rho ))
w <- rep( round( rnorm(G ) , 2 ) , each=n )
v <- rep( round( runif( G , 0 , 3 ) ) , each=n )
x <- rnorm( G*n )
y <- y1 + beta * x + .2 * w + .1 * v
dfr0 <- dfr <- data.frame( "group" = rep(1:G , each=n ) , "x" = x , "y" = y , "w" = w , "v" = v )
dfr[ rho.miss * x + rnorm( G*n , sd = sqrt( 1 - rho.miss ) ) < qnorm( missrate ) , "y" ] <- NA
dfr[ rep( rnorm(G) , each=n ) < qnorm( missrate ) , "w" ] <- NA
dfr[ rep( rnorm(G) , each=n ) < qnorm( missrate ) , "v" ] <- NA
这是重现导致错误的变量类型。
dfr$test <- rep(1:20,length(unique(dfr$group)))
dfr$version[dfr$test == 1]<- sample(0:2,length(unique(dfr$group)),replace = T)
dfr$version[dfr$test > 1]<- 3 # test
并且归因过程
# empty mice imputation
imp0 <- mice(dfr , maxit=0 )
predM <- imp0$predictorMatrix # Predictor matrix
impM <- imp0$method # Method
#...
# multilevel imputation
predM[c("y","v"),"group"] <- -2 # indicate grouping variable
impM[c("y","w","v")] <- c("2l.pan" , "pmm" , "2lonly.pmm" )
# y ... imputation using 2l.pan
# w ... imputation at level 2 using pmm
# v ... imputation at level 2 using 2lonly.pmm
imp <- mice(dfr, m = 1, pred = predM ,
method= impM, maxit = 1)
我正在使用 mice 版本 3.0.0 和 R 3.5.0。