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【中文期刊】 赵俊康 王彤 等 《中国卫生统计》 2014年31卷4期 570-574,579页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨在医疗费用调查中针对因变量数据所存在的选择性偏倚和随机无应答问题的两阶段校正方法.方法 通过模拟得出不同程度随机缺失和非随机缺失并存时的多个数据集.首先对随机缺失(MAR)通过预测均数匹配法(PMM)、倾向性得分法(PS)、基于B...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 CD Mack Z Su 等 《药物流行病学杂志》 2015年24卷1期 14-22页ISTICCA
【摘要】 与精心开展的随机化临床试验相比,非实验性研究中的缺失数据会对有效性形成更大的威胁.然而,非实验性真实世界研究可以更加准确地描述医疗干预措施在实际情境中对不同的患者群体的作用,从而补偿这些限制条件.如果研究者认识到缺失一定数量的数据(无论关于...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蒋志伟 李婵娟 等 《药学学报》 2015年50卷11期 1402-1407页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 缺失数据是临床试验中常见但又不可避免的一个问题.缺失数据不仅会降低试验的把握度,还会给试验结果带来偏倚.因此,一方面可以在统计分析中采用合适的缺失数据处理方法,另一方面要特别注意尽可能预防缺失数据的产生.其中,缺失数据的预防应当是第一位的....
【关键词】 缺失数据；前一次观察数据向后结转；多重填补；
- 概要：
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【中文期刊】 张海霞 赵俊康 等 《中华流行病学杂志》 2015年36卷5期 526-530页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 流行病学调查中常会出现数据缺失,目前对此有多种处理方法,但这些方法对数据的缺失机制均有严格要求.Rubin[1]认为缺失机制主要包括完全随机缺失(missing completely at random,MCAR)、随机缺失(missing...
- 概要：
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【中文期刊】 张杉杉 陈楠 等 《心理学报》 2017年49卷5期 699-710页
【摘要】 追踪研究中缺失数据十分常见.本文通过Monte Carlo模拟研究,考察基于不同前提假设的Diggle-Kenward选择模型和ML方法对增长参数估计精度的差异,并考虑样本量、缺失比例、目标变量分布形态以及不同缺失机制的影响.结果表明:(1...
【关键词】 潜变量增长模型；非随机缺失机制；Diggle-Kenward选择模型；
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Hannah S,Laqueur ; Aaron B,Shev ; 等 2022年191卷3期 516-525页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
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【外文期刊】 Dinh, P. ; Yang, P. ; 《Journal of biopharmaceutical statistics》 2011年21卷2期 326-341页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
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【外文期刊】 Yilin Li ; Wang Miao ; 等 《Biometrics: Journal of the Biometric Society : An International Society Devoted to the Mathematical and Statistical Aspects of Biology》 2023年79卷4期 3203-3214页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 doubly robust estimation;identification;missing not at random;
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【外文期刊】 Leurent Baptiste ; Gomes Manuel ; 等 《Health economics》 2020年29卷2期 171-184页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 controlled imputation;cost‐effectiveness analysis;missing data;
- 概要：
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【外文期刊】 Stiger, T.R. ; Banerjee, A. ; 《Journal of biopharmaceutical statistics》 2013年23卷6期 1372-1382页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Missing at random;Mixed-effect models;Profile analysis;
- 概要：
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