多重插补后margins的问题

1.因为样本数据中有缺失值，使用mi impute进行插补后（10次），生成数据集。2.然后进行回归：xi: mi estimate,post :reg Y X  c.X#i.W W  //因变量Y连续变量；解释变量X连续变量；调节变量W分组变量
3.结果：X*W 显著，存在调节作用
4.margins,dydx(X) at(W=(1 2 3 4 5))
报错：

. margins,dydx(Y) at(W=(1 2 3 4 5))
Warning: cannot perform check for estimable functions.
   e(sample) does not identify the estimation sample


5.返回help estimate mi，找到：
      esample(newvar)              store estimation sample in variable newvar; available only in the flong and flongsep styles
6.xi: mi estimate,post esample():reg Y X  c.X#i.W W 通过
7margins,dydx(X) at(W=(1 2 3 4 5))
报错：

. margins,dydx(Y) at(W=(1 2 3 4 5))
Warning: cannot perform check for estimable functions.



问题：1.第6步命令如何修改？
         2.第3步结论是否就不需要margins看边际效应了，直接看回归系数？
         3.如问题2成立，边际效应图如何画？

根据stata的manual和帮助：
mi estimate  命令结束后，是不能用margins命令的

蓝色 发表于 2019-8-21 19:52
根据stata的manual和帮助：
mi estimate  命令结束后，是不能用margins命令的

谢谢蓝色大大，我弄清楚了，因为margins需要用到每一个样本是否用于回归，但是mi以后，回归的最终结果只是一个估计值，现在尝试2个解决方法，一个是interflex，发现可以做图，但是出的图形和具体归回有出入，具体原因未知，因为interflex黑箱太严密了，不知道怎么计算的。二是对于循环设置omit，以每一组分别作参照组分别带入回归，x的beta就应该是参照组的beta，然后计算95%上下限，所有组取值完成之后，手动excel画图。

你可以
第一步：先用mi把数据补全，把数据单独保存为一个新数据
第二步：用这个新数据，直接用reg命令回归，然后再用margins命令就可以

蓝色 发表于 2019-8-23 09:07
你可以
第一步：先用mi把数据补全，把数据单独保存为一个新数据
第二步：用这个新数据，直接用reg命令回归 ...

蓝色大大，你的这个建议我有点不懂。
例如 mi inputed 10次，他形成的是10个估计样本集（_mi_m=1(1)10 )和1个原始样本集体(_mi_m=0)，然后对10个估计样本集分别作回归，并并获得最终估计值。并不是像中位数插补一样直接给缺失值设定某一个值。
如果给原始样本集和10个估计样本集直接并一起做回归，每一个缺失值会产生10个“冗余值”，会影响回归结果吗？

不要问我路在哪 发表于 2019-8-23 09:58
蓝色大大，你的这个建议我有点不懂。
例如 mi inputed 10次，他形成的是10个估计样本集（_mi_m=1(1)10 ) ...

如果像你说的那个
既然是10个样本，10个回归，一个边际影响是不可能的了
看看其他人有没有好办法

蓝色 发表于 2019-8-23 16:21
如果像你说的那个
既然是10个样本，10个回归，一个边际影响是不可能的了
看看其他人有没有好办法

谢谢啦，看来只能循环设置参照组，然后找到每一个beta（实际上是MI的10个样本集的平均估计值），然后计算上下限，手动画图。

楼楼，请问您最后解决这个这个问题了吗？想请教一下具体如何操作。