g-computation包

当在r语言里使用g-computation时，结局是重复测量数据，代码应该如何修改呢？
此处附上原始代码

library(qgcomp)
library(splines)
qc.fit3 <- qgcomp.noboot(weight~PM1+PM2.5+PM10+
                           motherage+edu+mjob+income+season+parity1+smoking,
                        expnms=exposure,
                        r_e,
                        family=gaussian(), q=4)
qc.fit3
plot(qc.fit3)

如果使用 g-computation 进行数据处理时，需要注意的是在计算处理效果时不能使用重复测量数据。重复测量数据会导致估计出的处理效果不准确。

如果数据集中存在重复测量数据，需要先对数据进行去重处理，然后再进行 g-computation 计算。可以按照以下步骤修改代码：

1. 首先，对数据集进行去重处理，保留最新的一次测量数据。可以使用 dplyr 包中的 distinct 函数实现去重操作，例如：

library(dplyr)

# 假设数据集中包含重复测量数据，存储在 data 中
# 可以使用 distinct 函数对数据进行去重操作
data <- distinct(data, id, .keep_all = TRUE)

这样就可以保留每个个体的最新一次测量数据，并删除其他的测量数据。

2. 然后，使用去重后的数据进行 g-computation 计算，例如：

library(qgcomp)
library(splines)

qc.fit3 <- qgcomp.noboot(weight ~ PM1 + PM2.5 + PM10 +
                           motherage + edu + mjob + income + season + parity1 + smoking,
                        expnms = exposure,
                        data = data,
                        family = gaussian(),
                        q = 4)

qc.fit3
plot(qc.fit3)

这样就可以使用去重后的数据进行 g-computation 计算，并得到准确的处理效果估计结果。