查看填补数据的相关情况
下面的内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容（原文5665字）。
2篇2章6节：R的多重填补法中随机回归填补法的应用，MICE包的实际应用和统计与可视化评估-CSDN博客
在数据分析中，缺失数据是常见且具有挑战性的问题。缺失数据可能影响统计分析的结果和决策的准确性。因此，填补缺失数据成为数据预处理的重要步骤之一。多重填补法是处理缺失数据的一个先进方法，它通过生成多个填补数据集，进行分析后汇总结果，从而提高了估计的准确性和可信度。本文将深入探讨R语言中多重填补法的应用，包括其基本概念、实现方法和实际案例。
多重填补法
多重填补法（Multiple Imputation, MI）是一种处理缺失数据的统计方法。缺失数据问题在实际数据分析中十分常见，如何有效处理这些缺失值是确保分析结果可靠性的关键。多重填补法的核心理念是生成多个可能的填补值，以形成若干个完整的数据集，然后对这些完整的数据集进行分析，并将分析结果加以综合，以得到最终的分析结论。
4、查看填补数据的相关情况
当程序完成填补后，我们用print函数查看 imputed_data 的信息，显示关于插补过程和结果的简要概况，包括各变量的插补情况、迭代次数、插补的有效性等。
# 打印插补数据对象的信息
print(imputed_data)结果可见：
Class: mids
Number of multiple imputations: 5
Imputation methods:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
"norm" "norm" "norm" "" ""
PredictorMatrix:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
Sepal.Length 0 1 1 1 1
Sepal.Width 1 0 1 1 1
Petal.Length 1 1 0 1 1
Petal.Width 1 1 1 0 1
Species 1 1 1 1 0上面结果显示了多重插补结果的关键信息。首先，
imputed_data对象的类类型为mids，表示这是一个多重插补数据集，且总共进行了5次插补，生成了5个不同的数据集。对于插补方法，Sepal.Length、Sepal.Width和Petal.Length使用了"norm"方法，即正态线性回归来插补缺失值，而Petal.Width和Species没有进行插补，因为这些变量没有缺失值或选择不对其插补。接下来，
PredictorMatrix展示了插补过程中每个变量的预测关系。矩阵中的行表示被插补的变量，列表示用作预测的变量。值为1表示该列变量被用作预测变量，而0表示不作为预测变量。例如，Sepal.Length的插补是通过Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width和Species这些变量来预测的，而这些变量也会分别作为其他变量的预测因子，帮助填补缺失值。
5、填补后数据集的具体情况
我们也可以分别检查填补结果。mice包生成的填补数据集存储在imputed_data对象中。我们可以使用complete函数提取其中的一个填补数据集：
# 提取第一个填补数据集
completed_data1 <- complete(imputed_data, 1)
# 查看填补后的数据集的前几行
head(completed_data1, 10)结果可见：
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.400000 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.400000 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.300000 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.500000 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.305053 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.700000 0.4 setosa
7 4.6 3.4 1.400000 0.3 setosa
8 5.0 3.4 1.500000 0.2 setosa
9 4.4 2.9 1.400000 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.500000 0.1 setosa
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。
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3、结合当前临床数据科学的研究热点，在学习完前 3 篇内容后，可按自身需求选择后续学习方向：1）若用于自有课题数据，建议重点学习第二章 常规分析技术、第六篇 数据驱动分析及第七篇 机器学习与预测建模；2）若希望快速上手、尽早产出成果，且不介意稿件可能被期刊归类为综述，可选择第五篇 文献挖掘相关技术；3）若开展临床公共数据挖掘，建议结合自身研究方向与兴趣，从第九篇所列数据库中选取其一进行深度学习与实践；如有其他新技术需求，也欢迎在文章评论区留言。
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专栏问答
科研问答
科研问答：临床、中医、护理、药学等专业背景的学习者该如何认识 R 语言学习，让科研真正为自己服务？
科研问答：医药类本科生（临床、中医、中药与护理）本科阶段是否需要开展科研学习？
科研问答：什么是临床科学家和临床数据科学家？临床科学家在我国培养和NIH的资助有哪些？
科研问答：公共数据库发表能发表国际学术期刊吗？能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗？以NHANES数据库为例
职场问答
职场问答：对于医学经理 / 医学统计师，《用R探索医药数据科学》这套专栏对职场有何帮助？
职场问答：以 FDA 为例，真实世界证据是如何改写药物在美上市的审批规则？
技术问答
技术问答：学R语言，感觉还行，一用就错误，人工智能帮忙写代码也看不懂错误，怎么办？
第一篇：介绍和工具的使用
1篇1章：认识数据科学和R
1篇1章1节：医药数据科学的历程和发展，用R语言探索数据科学
1篇1章2节：机器学习、统计学与ChatGPT的概述，与R语言的相关
1篇1章5节：学会数据分析基础和流程，开始人工智能数据分析师之路
1篇2章：R的安装和数据读取
1篇2章1节：R和RStudio的下载和安装（Windows 和 Mac）
1篇2章2节：RStudio 四大区应用全解，兼谈 R 的代码规范与相关文件展示
1篇2章3节：RStudio的高效使用技巧，自定义RStudio环境
1篇2章4节：用RStudio做项目管理，静态图和动态图的演示，感受ggplot2的魅力
1篇2章5节：R包管理，从模糊安装到自动更新，和工作目录和工作空间的设置
1篇2章6节：R的数据集读取和利用，如何高效地直接复制黏贴数据到R
1篇2章7节：用R读写RDS、RData、CSV和TXT格式文件
1篇2章8节：用R读写Excel、SPSS、SAS、Stata和Minitab等产生的数据文件
1篇3章：文档和课件输出
1篇3章1节：用R写作，先认识 NoteBook 和 Markdown
1篇3章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用
1篇3章3节：R Markdown的创建详解和直接使用学术期刊和出版社的模板
1篇3章4节：R Markdown 的文档开头（YAML），从基础到扩展包
1篇3章6节：R Markdown 的代码块、绘图与数学公式解析
1篇3章8节：HTML Widgets，将 JavaScript 可视化库封装成 R 函数
1篇3章9节：使用 R Markdown 和 Shiny 结合R语言进行数据报告和交互式应用的创建
第二篇：常规的分析技术
2篇1章：认识数据
2篇1章1节：数据的基本概念以及 R 中的数据结构、向量与矩阵的创建及运算
2篇2章：数据的预处理
2篇2章1节：全面了解 R 中的数据预处理，通过 R 基本函数实施数据查阅
2篇2章2节：从排序到分组和筛选，通过 R 的 dplyr 扩展包来操作
2篇2章3节：处理医学类原始数据的重要技巧，R语言中的宽长数据转换，tidyr包的使用指南
2篇2章5节：数据科学中的缺失值的处理，删除和填补的选择，K最近邻填补法
2篇2章6节：R的多重填补法中随机回归填补法的应用，MICE包的实际应用和统计与可视化评估
2篇2章9节：用R做数据重塑，增加变量和赋值修改，和mutate()函数的复杂用法
2篇2章10节：用R做数据重塑，变体函数应用详解和可视化的数据预处理介绍
2篇2章12节：R语言中字符串的处理，正则表达式的基础要点和特殊字符
2篇2章13节：R语言中Stringr扩展包进行字符串的查阅、大小转换和排序
2篇2章14节：R语言中字符串的处理，提取替换，分割连接和填充插值
2篇2章15节：字符串处理，提取匹配的相关操作扩展，和Stringr包不同函数的重点介绍和举例
2篇3章：定量数据的统计描述
2篇3章1节：用R语言进行定量数据的统计描述，文末有众数的自定义函数
2篇3章2节：离散趋势的描述，文末1个简单函数同时搞定20个结果
2篇3章9节：组间差异的非参数检验，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验
2篇4章：定性数据的统计描述
2篇4章1节：定性数据的统计描述之列联表，文末有优势比计算介绍
2篇4章2节：认识birthwt数据集，EpiDisplay和Gmodels扩展包的应用
2篇4章3节：独立性检验，卡方检验，费希尔精确概率检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验
2篇4章5节：分类型变量的Spearman相关分析，偏相关分析和相关图分析
2篇4章6节：相关图的GGally扩展包，和制表的Tableone扩展包
2篇5章：常见类型回归分析
2篇5章7节：构建因变量为分类变量的二分类Logistic回归模型
2篇5章8节：详解不同逻辑回归模型的比较，和如何进行变量优化
2篇5章9节：深度讲解有序多分类Logistic回归模型的分析
2篇6章：生存分析模型
2篇6章4节：认识比例风险模型和Cox比例风险模型，学会从协变量的调整选择最优模型
2篇6章5节：用逐步回归方法来选择模型协变量，比例风险假定的检验和森林图的绘制
2篇7章：高级回归分析
2篇7章5节：Lasso 回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示
2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示
2篇7章7节：逐步回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示包的高级应用
2篇7章8节：主成分回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示
2篇7章9节：神经网络回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示
2篇7章10节：分位数回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示
第三篇：数据可视化技术
3篇1章：R的传统绘图
3篇1章1节：认识R的传统绘图系统，深度解析plot()函数和par()函数的使用
3篇1章5节：R基础绘图之Cleveland 点图，马赛克图和等高图
3篇2章：R的进阶绘图
3篇2章1节：认识 ggplot2 扩展包，深度解析 qplot() 函数的使用
3篇2章2节：ggplot2绘图之原理逻辑分解，掌握绘图步骤
3篇2章4节：ggplot2绘图之几何体解析（一），参考线和基准线与分布图和频数图
3篇2章5节：ggplot2绘图之几何体解析（二），关系图和时间序列图与误差条和高级图形平滑曲线
3篇2章8节：让 ggplot2 绘图进行顶级科研杂志的配色
3篇3章：基于gglot2的扩展包应用
3篇3章6节：绘制切尔诺夫面图（疼痛评分的笑脸可视化）和时间序列数据的日历热图
3篇3章12节：可视化扩展包，从主成分分析到时间序列，从K-means聚类到广义线性模型
3篇3章13节：绘制大数据级别的字母值箱线图（Letter-Value Boxplot）
3篇3章14节：绘制美观和直观的蜂群图（Bee Swarm Plot）
3篇3章15节：用不同方法绘制高级云雨图（Raincloud Plot）
3篇4章：三维图形可视化
3篇4章2节：深度讲解如何绘制三维透视图，从内置函数到扩展包函数
3篇4章4节：绘制三维切片图和三维切片轮廓图，文末添加三维文本信息
3篇4章5节：如何绘制三维曲面图、三维球面图和三维曲面地形图-CSDN博客
3篇4章6节：绘制三维等值面图、三维等值体素图和三维多边形图
3篇4章9节：如何将 ggplot2 对象转化为三维图形-CSDN博客
3篇5章：科研绘图新利器（plotthis 包）
3篇5章1节：科研绘图，这个 R 包可能比 ggplot2 更适合你，绘制渐变面积图
3篇5章11节：绘制 Chord Diagram（弦图）和 Circos Plot（环形关系图）
3篇5章12节：降维可视化的DimPlot与FeatureDimPlot应用
第四篇：临床试验特定技术
4篇1章：临床试验的常规统计
4篇1章4节：两组例数相同的均数比较的样本量估计和绘制功效曲线
4篇1章6节：自身配对设计的均数比较临床试验的样本量估计和可视化
4篇2章：样本量估计的进阶技术
4篇2章4节：三因素（2b × 3w × 2b）混合设计功效模拟实战，以抗高血压药物试验为例
4篇2章7节：基于分层生存模型的功效计算，以糖尿病临床试验为例
第五篇：文献挖掘的技术
5篇1章：Meta分析攻略
5篇1章1节：认识循证医学中的Meta分析，并予代码演示分析绘图
5篇1章3节：二分类变量的Meta分析模型，分析公式构建和结果解读
5篇1章4节：二分类变量的Meta分析模型，绘制漏斗图和应用剪补法，绘制和解读轮廓增强漏斗图
5篇1章5节：二分类变量的Meta分析模型，敏感性分析和亚组分析，绘制森林图
5篇2章：高级Meta分析
5篇2章3节：在经典临床研究中进行二次固定效应剂量-反应建模和预测
5篇2章6节：贝叶斯 Meta 分析在小样本、高异质性及稀疏数据下的应用（上篇：核心函数）
5篇2章7节：贝叶斯 Meta 分析在小样本、高异质性及稀疏数据下的应用（中篇：具体建模）
5篇2章8节：贝叶斯 Meta 分析在小样本、高异质性及稀疏数据下的应用（下篇：可视化）
5篇2章9节：累积Meta分析在循证医学中的应用及R语言实操
5篇3章：文献计量学
5篇3章2节：数据库的数据采集，WOS数据库和PUBMED数据库的文献信息批量下载和分析
5篇3章3节：国际六大科研文献数据库的数据加载与格式转换解析
5篇3章12节：耦合网络可视化，从常规网络图到耦合分析聚类图的深度讲解
5篇3章13节：共被引网络、历史共被引网络和共词网络的可视化
5篇3章14节：概念结构图，贡献度最高文献因子图和最被引用文献因子图
第六篇：数据驱动的分析
6篇1章：主成分分析
6篇2章：匹配技术应用
6篇3章：判别和聚类分析
6篇3章4节：K-Means聚类分析的运用，和改进算法的K-Means++
6篇3章5节：实现k-medoids聚类算法的PAM和CLARA方法
6篇4章：时间序列分析
6篇4章3节：认识ARIMA模型和模拟其数据，讲解平稳性检验
6篇4章5节：如何应用SARIMA模型来进行时间序列数据的预测
6篇4章6节：Facebook 的时间序列预测的 Prophet 模型
6篇5章：数据因果分析
6篇6章：孟德尔随机化
6篇6章1节：认识孟德尔与孟德尔定律，为流行病学因果研究提供方法指导
第七篇：机器学习和预测
7篇1章：机器学习入门
7篇1章2节：机器学习在临床预测中的应用场景，与临床预测模型的关键步骤解析
7篇1章3节：详析训练数据集、测试数据集和验证数据集及其划分策略
7篇1章4节：采用随机抽样法和等比抽样法对数据集进行二份及三份的划分
7篇1章5节：划分数据的多次随机抽样的Bootstrap法和加权随机抽样法
7篇1章6节：交叉验证概述与分类，R中K折交叉验证的详细解析
7篇1章12节：认识机器学习的模型评估，掌握数值型数据的模型评估方法
7篇1章15节：六大ROC曲线扩展包的对比，和其它评估曲线的绘制
7篇2章：抽样与重抽样技术
7篇3章：特征工程技术
第八篇：R与人工智能
8篇1章：人工智能理论
8篇1章4节：Transformer架构和提词器工程学的出现
8篇2章：R与人工智能
8篇2章1节：在 RStudio 中无插件使用 DeepSeek（基本篇）
8篇2章2节：在 RStudio 中无插件使用 DeepSeek（进阶篇）
第九篇：公共数据库挖掘
9篇1章：中国居民数据库
9篇1章1节：中国居民健康与营养调查（CHNS）数据库的官网解析和数据下载（2026版）
9篇2章：GBD 数据库
9篇2章6节：GBD 数据库分析策略和 SDI 指数的应用解读，并以高血压为例
9篇2章9节：多源数据联合应用在全球疾病负担（GBD）分析中的策略分析
9篇2章10节：2025年基于GBD数据的柳叶刀子刊研究深度解析（全网最深度解读）
9篇2章12节：不同临床科室可基于GBD进行数据挖掘的方向举例（联合分析）
9篇3章：FAERS 数据库（包括其它药物警戒数据库）
9篇3章1节：FAERS数据库的FDA官方讲解，对期刊投稿设限的FAERS数据库的客观评价！
9篇3章2节：认识FAERS数据库的数据和公共仪表板（分析前必看）
9篇3章5节：FAERS数据库中药品报告的数据来源与核心字段深度解读
9篇3章6节：FAERS数据的官网下载和ASCII文件的七大模块详解
9篇3章8节：FAERS联合挖掘，认识和获取VigiBase数据库资料
9篇4章：GEO 数据库
9篇4章5节：GEO 数据库之炎症性肠病基因表达分析演示（一）
9篇4章6节：GEO 数据库之炎症性肠病基因表达分析演示（二）
9篇4章7节：GEO 数据库之炎症性肠病基因表达分析演示（三）
9篇4章8节：GEO 数据库之炎症性肠病基因表达分析演示（四）
9篇4章9节：GEO 数据库之炎症性肠病基因表达分析演示（五）
9篇5章：NHIS 数据库
9篇6章：SEER 数据库
9篇6章3节：SEER数据库的数据下载权限申请（2026版）
9篇6章4节：SEER数据库 SEERStat、SEERPrep、HDCalc 工具介绍
9篇6章6节：SEER 数据库的2025年数据集中的数据选择（2026年版）
9篇6章7节：SEER 数据库的2025年数据变量多条件组合选择（2026年版）
9篇6章8节：用 Export 功能导出 SEER 数据的全流程操作演示（2026年版）
9篇7章：NHANES 数据库
9篇7章6节：深度讲解不同NHANES的权重的种类选择和R包
9篇7章9节：一步一步构建高效读取NHANES数据的自定义函数
9篇7章10节：如何解决 NHANES 数据合并所遇原表差异问题
9篇7章11节：2025年后如何使用扩展包访问、下载和分析 NHANES 数据
9篇7章13节：根据关键词检索NHANES变量和得到相关信息，并且通过指定URL直接下载数据
9篇7章14节：下载 NHANES 的数据清单、搜索表格和表格里面的变量汇总
9篇7章15节：快速获取 NHANES 特定的表格信息和变量信息
9篇7章16节：NHANES 2017–2023 数据的样本设计、无应答偏差评估与分析说明
9篇7章17节：特殊的NHANES数据解读，包括NNYFS、NHEFS、NHES 和 HHANES 等数据
9篇7章18节：复现NHANES的美国成人抑郁症患病率研究（上）
9篇7章19节：复现NHANES的美国成人抑郁症患病率研究（中）
9篇7章20节：复现NHANES的美国成人抑郁症患病率研究（下）
9篇8章：MIMIC 数据库
9篇9章：SHARE 数据库
本专栏多次荣获 热销专栏榜 第一名
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