He creado 5 imputaciones de un conjunto de datos y he ajustado un modelo de supervivencia a todos ellos en R. Quiero combinar las estimaciones de los coeficientes y los errores estándar de los coeficientes. Para ello he tomado la media de los coeficientes y he combinado los errores estándar utilizando la fórmula de Rubins, es decir $$(1+1/m) \times \text{between imputation variance} + \text{within imputation variance}$$
Estaba pensando en ello y tengo algunas dudas sobre si esto tiene sentido? ¿No se sobreestimaría la varianza en este caso? He realizado una prueba t sobre los coeficientes y da como resultado un valor p relativamente alto cuando sé que los datos deberían mostrar una buena correlación. Utilizo la fórmula Rubins df para la prueba t. ¿Existe un método alternativo para producir la varianza combinada, uno que no resulte en una sobreestimación?
