二分类数据缺失多重填补分析及应用-中国卫生统计.pdf

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中国卫生统计年月第卷第期二分类数据缺失多重填补分析及应用山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室张耀陈培翠张翠仙罗天娥刘桂芬提要目的阐明四种填补方法的基本原理实例介绍纵向研究二分类缺失数据多种填补方法的应用方法对比分析简单填补分层填补考虑个体差异的填补及考虑个体抽样的多重填补等四种填补方法模拟证实几种取值的敏感性分析结果进行大样本模拟研究表明简单多重填补分析会降低检验效能不能客观反应两样本的差异考虑先前信息的分层多重填补会扩大型错误若只考虑个体变异仅模拟一个数据集所得结论不稳定在考虑个体抽样和填补

·370· 中国卫生统计2014年6月第31卷第3期 二分类数据缺失多重填补分析及应用 山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室(030001) 张 耀 陈培翠 张翠仙 罗天娥 刘桂芬△   【提 要】 目的 阐明四种填补方法(multipleimputation,MI)的基本原理,实例介绍纵向研究二分类缺失数据多种 填补方法的应用。方法 对比分析简单填补、分层填补、考虑个体差异的填补及考虑个体、抽样的多重填补等四种填补方 法;模拟证实几种OR取值的敏感性分析。结果 进行大样本(N=10000)模拟研究表明:简单多重填补分析会降低检验 效能,不能客观反应两样本的差异;考虑先前信息的分层多重填补会扩大I型错误;若只考虑个体变异,仅模拟一个数据 集,所得结论不稳定;在考虑个体、抽样和填补差异后模拟的多重填补数据集,当OR 2时,所得统计量基本接近真值;实 ≈ 例验证,经高血压知晓干预后,尚不能认为两区的吸烟率有差别。结论 不考虑前次观察数据以及 OR值的影响,一味地 把缺失值当作该事件发生处理,会加大I型错误;只有综合考虑个体、抽样和填补差异,多重填补数据集的估计结果才更 具稳健性。 【关键词】 多重填补 纵向研究 二分类数据缺失 效果评价 TheMultipleImputationandApplicationinBinaryLongitudinalMissingData ZhangYao,ChenPeicui,ZhangCuixian,etal(DepartmentofHealthStatistics,SchoolofPublicHealth,ShanxiMedicalUniver sity(030001),Taiyuan) 【Abstract】 Objective Toclarifythebasicprinciplesofthemultipleimputation(MI),wewillintroduceseveralmethods withexamples.Methods ComparetheanalysisoffourMImodel,i.e.(1)simpleMI.(2)StratifiedMI.(3)TheMIwhich considerindividualdifferences.(4)Performthecomprehensiveanalysisconsideringtheindividual,samplingandimputation.Car ryoutsensitivityanalysisunderdifferentimputationsample,usingSAS92tocompleteMI.Results Largesample(N=10000) simulationshowthat:simplemultipleimputationanalysiswillreducetheabilityofperformancetest,itcannotresponsethe differencebetweentwosamples.themultipleimputationanalysiswhichconsideringthepreviousinformationwillexpandtypeI error.Ifonlyconsideratetheindividualvariabilityandsimulateadataset,theconcludewillbenotstable;consideratetheindi vidualvariability,sampling,andfillingdifference,whenOR 2,thestatisticsresultareclosetothetruevalue.Wefinallystillcan ≈ notbelievethattherateofsmokingareunequalbetweenthetwoareasthoughtheexampleofhypertensionawarenessinterven

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