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假想策略下处理缺失数据的参照填补法
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作者 黄清浩 甘世林 +8 位作者 仲子航 倪森淼 刘文 贺志强 尹健 王媛媛 耿睿 于浩 柏建岭 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第3期331-334,340,共5页
目的探讨参照填补法基于假想策略来处理缺失数据的统计学性能,为此策略下缺失数据的处理提供参考。方法通过SAS模拟产生不同缺失率、缺失机制的模拟数据,并采用三种参照填补法(J2R、CIR、CR)、LOCF和MMRM进行处理,比较基于五种方法处理... 目的探讨参照填补法基于假想策略来处理缺失数据的统计学性能,为此策略下缺失数据的处理提供参考。方法通过SAS模拟产生不同缺失率、缺失机制的模拟数据,并采用三种参照填补法(J2R、CIR、CR)、LOCF和MMRM进行处理,比较基于五种方法处理缺失后疗效估计的偏倚、均方误差、一类错误率和检验效能,并应用于一个实际临床试验数据。结果当两组疗效无差异时,参照填补法的偏倚和均方误差较LOCF、MMRM更低,LOCF、MMRM对应的一类错误率相对较大,参照填补法对应的一类错误率更为保守。当两组疗效存在差异时,参照填补法的偏倚和均方误差较LOCF、MMRM均更大,检验效能更低,且估计的治疗效应最保守,其中以J2R最甚。当缺失率较低时(低于10%),参照填补法的检验效能与其他方法相近,当缺失率较高时(高于10%),参照填补法检验效能过低。结论参照填补法是一种较为保守的填补方法。当数据缺失率较低时,可用于假想策略下缺失数据的填补,当缺失率较高时,可作为主估计目标的敏感性分析以考察试验结果对数据缺失机制假设的稳健性。 展开更多
关键词 参照填补法 假想策略 缺失数据 重复测量混合模型
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