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【中文期刊】 吕晓颖 王欣欣 等 《中医杂志》 2019年60卷4期 302-305页ISTICPKUCSCD
【摘要】 中医诊疗以个体化辨证论治和复杂干预为特点,接近真实世界研究的队列设计更能充分显示中医诊疗优势,但由于队列研究存在样本量大、研究周期长、开放度高、允许偏倚等问题,直接或间接破坏了数据完整性.传统以删失、均值替代为主的数据处理方法容易造成样本浪...
- 概要：
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【中文期刊】 刘小莉 王晓晓 等 《中华医学杂志》 2019年99卷46期 3675-3677页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 缺失数据在公共卫生调查领域普遍存在,如果处理不当可导致统计功效减低并使结果产生偏倚.多重填补法是处理缺失数据的一种方法,在实践中得到广泛应用.本文介绍多重填补法以及在公共卫生调查研究中的应用,为公共卫生调查研究数据处理和分析提供更为科学可行...
- 概要：
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【中文期刊】 韩红娟 葛晓燕 等 《现代预防医学》 2018年45卷22期 4033-4037,4125页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 针对纵向缺失数据,比较几种适用的填补方法并从中选择最佳方法用于阿尔茨海默病随访资料的数据缺失填补.方法 针对随机缺失机制且缺失变量为连续变量的纵向缺失资料,模拟缺失比例分别为10％、20％、30％、40％和50％的随机数据集,结合末次...
- 概要：
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【中文期刊】 李欣霖 曹卉娟 等 《中医杂志》 2018年59卷7期 577-581页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 总结国内针刺临床试验数据缺失报告情况,并初步探讨缺失数据经二次分析后对原始结论的影响. 方法 检索中国知网自2006年1月至2015年12月中文发表的针刺随机对照试验(RCT)文献,筛查后计算缺失数据报告率及数据缺失率,分析数据缺失的...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 张盛婕 王杨 等 《中华流行病学杂志》 2017年38卷5期 674-678页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 为应用可视化的临界点分析法处理临床研究缺失数据并探讨相关问题.枚举因缺失值导致的“所有”可能结局,并找出组间比较P值发生变化(P=0.05为差异有统计学意义)的临界点,进一步计算P＜0.05的组合所占比例,判定研究结论的可靠性.临界点分析法...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 江震 斗智 等 《中华流行病学杂志》 2017年38卷11期 1563-1568页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨不同缺失数据填补法对MSM人群HIV感染者(MSM感染者)病毒载量(VL)缺失数据的填补效果.方法 以2013年中国16个大城市MSM感染者VL抽样检测数据为基础,采用SPSS 17.0软件,模拟完整数据集和5种不同类型的缺失数据...
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【中文期刊】 柏建岭 荀鹏程 等 《中华流行病学杂志》 2007年28卷8期 806-809页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨不完全病例对照研究中对照组基因信息部分缺失时基因-环境交互作用的估计.方法 在Stata 9.0软件上采用Monte Carlo方法模拟不同基因信息缺失比例数据,对缺失数据采用hot deck多重填补程序后分析和删除缺失值分析结果...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陈丽嫦 衡明莉 等 《现代预防医学》 2020年47卷20期 3684-3687,3697页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 比较在处理多种缺失机制共存的定量纵向缺失数据时,基于对照的模式混合模型(PMM)、重复测量的混合效应模型(MMRM)以及多重填补法(MI)的统计性能.方法 采用Monte Carlo技术模拟产生包含完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失中...
【关键词】 纵向数据；非随机缺失；基于对照的模式混合模型；
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【中文期刊】 岳廷妍 张昱勤 等 《现代预防医学》 2019年46卷21期 3928-3932,3936页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 提出数据缺失机制识别及处理的标准化操作流程,并开发相应集成系统,为非统计专业背景的医学工作者处理缺失数据提供恰当、专业且简便的实现工具.方法 系统集成了完成者数据集法、K最近邻分类算法和链式方程多元插值法等缺失数据处理方法,并将其归纳...
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【中文期刊】 石福艳 马洁 等 《中国公共卫生》 2019年35卷11期 1536-1539页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 研究基于bootstrap抽样的期望最大化算法(EMB)的多重填补方法在横断面健康体检定量变量缺失数据的填补效果,为健康体检数据选择恰当的多重填补方法提供相关依据.方法 基于人群横断面健康体检实测数据,采用EMB法多重填补法,应用R ...
【关键词】 健康体检；缺失数据；基于bootstrap抽样的期望最大化算法(EMB)；
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