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1、目的:通過數(shù)據(jù)模擬技術(shù)比較MI和其它缺失值填補(bǔ)方法的優(yōu)劣,探討各自的適用性。將適用于本研究資料的填補(bǔ)方法應(yīng)用于缺失值填補(bǔ),為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析及相關(guān)因素研究奠定基礎(chǔ)。 方法:橫斷面資料單調(diào)缺失模式連續(xù)變量的處理:采用Adhoc法和條件均數(shù)填補(bǔ)法(conditionalmeanimputation)進(jìn)行處理,并采用MI中的趨勢(shì)得分法(propensityscore,PS)和預(yù)測(cè)均數(shù)匹配法(predictivemeanmatching
2、,PMM)進(jìn)行填補(bǔ)并做比較。橫斷面資料單調(diào)缺失模式分類變量的處理:采用Adhoc法和MI中的logistic回歸方法進(jìn)行處理并做比較。橫斷面資料任意缺失模式連續(xù)變量的處理:采用Adhoc方法處理并與MI中的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法填補(bǔ)結(jié)果進(jìn)行比較??v向資料缺失數(shù)據(jù)的處理:采用Adhoc方法、LOCF法處理并與MI方法中的MCMC模型填補(bǔ)結(jié)果進(jìn)行比較。最后,采用MI中的MCMC模型進(jìn)行
3、了實(shí)例應(yīng)用。 結(jié)果:當(dāng)數(shù)據(jù)缺失率低于10%時(shí),用Adhoc方法即可處理;橫斷面單調(diào)缺失數(shù)據(jù)缺失率低于20%時(shí),條件均數(shù)填補(bǔ)法結(jié)果較優(yōu);縱向數(shù)據(jù)缺失率低于20%時(shí),LOCF填補(bǔ)結(jié)果較優(yōu);當(dāng)數(shù)據(jù)缺失超過20%時(shí),MI填補(bǔ)效果較優(yōu);其中,當(dāng)分類變量缺失率超過40%時(shí)MI填補(bǔ)無效;對(duì)于橫斷面連續(xù)變量,缺失率不超過60%時(shí),MI結(jié)果較優(yōu);而對(duì)于縱向資料連續(xù)變量的處理,MI的優(yōu)勢(shì)范圍相對(duì)狹窄,缺失率在20%~40%.不管是橫斷面資料還是縱向
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