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假想策略下处理缺失数据的参照填补法

Reference-based Imputation for Hypothetical Strategies to Handle Missing Data

摘要目的 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.

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DOI 10.11783/j.issn.1002-3674.2023.03.003
发布时间 2023-09-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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中国卫生统计

中国卫生统计

2023年40卷3期

331-334,340页

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