Code inspired by this blog post https://www.r-bloggers.com/2023/01/imputation-in-r-top-3-ways-for-imputing-missing-data/

Packages

pacman::p_load(tidyverse, #data manipulation
               janitor,
               easystats,
               purrr,
               knitr,
               mice) 
options(knitr.kable.NA = '')
base <-readRDS("basemiss.rds")

Imputing data

items <- base %>% select(starts_with("dass"), -ends_with("total"))

imputed_pmm = complete(mice(items, method = "pmm"))

## 
##  iter imp variable
##   1   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
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imputed_midastouch = complete(mice(items, method = "midastouch"))

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##  iter imp variable
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imputed_polr <- complete(mice(items %>% 
  mutate(across(starts_with("dass"), ~as.ordered(.x))), 
  method = "polr"))

## 
##  iter imp variable
##   1   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   1   2  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   1   3  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   1   4  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   1   5  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   2   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   2   2  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   2   3  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   2   4  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   2   5  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   3   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   3   2  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   3   3  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   3   4  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   3   5  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   4   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   4   2  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   4   3  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   4   4  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   4   5  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   5   1  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   5   2  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   5   3  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   5   4  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21
##   5   5  dass21_01  dass21_02  dass21_03  dass21_04  dass21_05  dass21_06  dass21_07  dass21_08  dass21_09  dass21_10  dass21_11  dass21_12  dass21_13  dass21_14  dass21_15  dass21_16  dass21_17  dass21_18  dass21_19  dass21_20  dass21_21

results <- list(original = items,
                pmm=imputed_pmm,
                midastouch=imputed_midastouch,
                sample=imputed_sample,
                rf=imputed_rf,
                pol=imputed_polr)

Visualizing frequencies for each imputation method

Using a loop

Using a loop may not be as nice to make a communication plot.

for(i in 1:length(results)){
  print(results[[i]] %>% 
    pivot_longer(everything()) %>% 
    ggplot(aes(x=value))+
    geom_histogram(stat = "count")+
    facet_wrap(name~.)+
    theme_bw()+
    labs(title = names(results)[[i]]))
}

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

## Warning: Removed 2352 rows containing non-finite values (`stat_count()`).

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

## Warning in geom_histogram(stat = "count"): Ignoring unknown parameters:
## `binwidth`, `bins`, and `pad`

All in one plot

data.frame(results) %>% 
  mutate(across(pol.dass21_01:pol.dass21_21, ~ as.numeric(.x) - 1)) %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  separate(col = name,
           into = c("data","item"),
           sep = ".dass21_") %>% 
  group_by(data, item) %>% 
  count(value) %>% 
  mutate(data = factor(data, levels = c("original",
                                        "pmm",
                                        "midastouch",
                                        "sample",
                                        "rf",
                                        "pol"))) %>% 
  ggplot(aes(x = value, y = n, fill = data))+
  geom_bar(stat = "identity", 
           position = position_dodge(.9))+
  scale_fill_social()+
  facet_wrap(item~.)+
  theme_bw()

## Warning: Removed 21 rows containing missing values (`geom_bar()`).

Checking results using means and SD

data.frame(results) %>% 
  mutate(across(pol.dass21_01:pol.dass21_21, ~ as.numeric(.x) - 1)) %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  separate(col = name,
           into = c("data","item"),
           sep = ".dass21_") %>% 
  mutate(data = factor(data, levels = c("original",
                                        "pmm",
                                        "midastouch",
                                        "sample",
                                        "rf",
                                        "pol"))) %>% 
  group_by(data, item) %>%
  summarise(mean = mean(value, na.rm = T),
            sd = sd(value, na.rm = T),
            ) %>% ungroup() %>% 

  pivot_wider(id_cols = item,
              values_from = c(mean, sd), 
              names_vary = "fastest", 
              names_from = data) %>% kable(., digits = 2)

## `summarise()` has grouped output by 'data'. You can override using the
## `.groups` argument.

item	mean_original	mean_pmm	mean_midastouch	mean_sample	mean_rf	mean_pol	sd_original	sd_pmm	sd_midastouch	sd_sample	sd_rf	sd_pol
01	1.09	1.10	1.09	1.09	1.08	1.11	0.95	0.94	0.93	0.96	0.94	0.95
02	0.69	0.68	0.69	0.70	0.68	0.71	0.93	0.92	0.93	0.94	0.92	0.94
03	0.96	0.95	0.98	0.96	0.95	0.98	0.99	0.98	0.98	0.99	0.99	0.99
04	0.54	0.52	0.54	0.53	0.52	0.57	0.85	0.83	0.84	0.84	0.83	0.87
05	1.29	1.27	1.31	1.28	1.29	1.30	1.03	1.02	1.02	1.03	1.03	1.03
06	1.10	1.10	1.10	1.11	1.09	1.12	1.00	0.99	0.99	1.01	1.00	1.00
07	0.51	0.49	0.51	0.51	0.49	0.52	0.85	0.83	0.84	0.86	0.84	0.85
08	1.11	1.10	1.12	1.10	1.10	1.14	1.02	1.01	1.00	1.02	1.01	1.03
09	0.81	0.80	0.81	0.82	0.78	0.84	1.04	1.03	1.03	1.04	1.03	1.05
10	0.96	0.95	0.96	0.95	0.93	0.96	1.06	1.05	1.06	1.05	1.05	1.06
11	1.28	1.27	1.27	1.29	1.26	1.30	1.00	1.00	0.99	1.01	0.99	1.01
12	1.46	1.46	1.47	1.45	1.45	1.49	1.05	1.04	1.03	1.05	1.04	1.05
13	1.41	1.40	1.44	1.40	1.40	1.42	1.02	1.01	1.01	1.02	1.01	1.01
14	0.95	0.93	0.94	0.96	0.94	0.96	0.95	0.95	0.95	0.96	0.95	0.95
15	0.63	0.62	0.62	0.63	0.60	0.64	0.92	0.91	0.91	0.93	0.91	0.93
16	0.95	0.94	0.96	0.93	0.93	0.97	1.02	1.02	1.02	1.01	1.02	1.03
17	0.97	0.97	0.97	0.98	0.93	0.98	1.07	1.07	1.07	1.08	1.07	1.09
18	1.50	1.50	1.50	1.50	1.49	1.53	1.04	1.03	1.02	1.04	1.04	1.04
19	0.69	0.68	0.68	0.70	0.68	0.72	0.93	0.92	0.92	0.93	0.92	0.95
20	0.67	0.65	0.66	0.67	0.64	0.69	0.93	0.92	0.92	0.93	0.91	0.94
21	0.91	0.91	0.92	0.91	0.89	0.92	1.06	1.06	1.06	1.06	1.05	1.07

A plot for means and SD’s

data.frame(results) %>% 
  mutate(across(pol.dass21_01:pol.dass21_21, ~ as.numeric(.x) - 1)) %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  separate(col = name,
           into = c("data","item"),
           sep = ".dass21_") %>% 
  group_by(data, item) %>%
  summarise(mean = mean(value, na.rm = T),
            sd = sd(value, na.rm = T),
            ) %>% ungroup() %>%
  mutate(data = factor(data, levels = c("original",
                                        "pmm",
                                        "midastouch",
                                        "sample",
                                        "rf",
                                        "pol"))) %>% 
  ggplot(aes(x = item,
             y = mean,
             color = data,
             group = data))+
  geom_point(position = position_dodge(.5), size = 2)+
  scale_color_social()+
  geom_errorbar(aes(ymin = mean - sd,
                    ymax = mean + sd),
                # color = "grey60", 
                width = .2, size = .5,
                position = position_dodge(.5))+
  theme_classic()+
  theme(legend.position = "bottom")

## `summarise()` has grouped output by 'data'. You can override using the
## `.groups` argument.

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.

Missing

Pedro S.R. Martins

2023-01-25

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Visualizing frequencies for each imputation method

Using a loop

All in one plot

Checking results using means and SD

A plot for means and SD’s