问题描述
经历过中风的患者完成了一份关于他们语言史的问卷调查，即当他们获得第二语言 (L2) 时，他们在一天中使用第一语言 (L1) 与第二语言 (L2) 的百分比是多少。
参与者在感兴趣的变量中缺少各种值，因此我使用 R 中的 MICE 估算了缺失值。
问题是 MICE 警告不要输入存在可疑多重共线性的列。这在本问卷中很常见，因为转换为百分比时某些回答对的总和必须为 1.00。例如，当加在一起时，L1 中的 Daily Use 和 L2 中的 Daily Use 必须加起来为 100%，因为任何更大或更小都没有意义，因此这些变量之间存在依赖关系。
在这种情况下，MICE 检测到 L1 和 L2 中风后每日使用量（L1PostUse 和 L2PostUse），合计起来为 1.00，因此它没有估算 L2PostUse。
对于第一次插补：尽管存在多重共线性，我还是强迫 MICE 插补 L2PostUse 列。
强制插补：
iLUQ <- mice(MICELUQ,m=5,maxit=50,meth='pmm',seed=500,remove.collinear=FALSE)
对于第二个 PCA：我允许 MICE 不估算 L2PostUse，然后我简单地从 1.00 中减去 L1PostUse，即 1-L1PostUse，因为 L1 和 L2 的日常使用合并时必须等于 1。
所有插补的结果都相同，甚至包括 L1/L2PostUse 列的手动减法，除了一名参与者。手动减法的结果更有意义/更符合数据的趋势——但我们只是想知道这在逻辑/统计上是否合理？
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解决方法
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