Nhiều lần ước lượng dữ liệu khuyết với phương trình xích: Các vấn đề và hướng dẫn thực hành
Tóm tắt
Nhiều lần ước lượng dữ liệu khuyết bằng phương trình xích là một cách tiếp cận linh hoạt và thiết thực để xử lý dữ liệu bị mất. Chúng tôi mô tả các nguyên tắc của phương pháp này và trình bày cách ước lượng dữ liệu cho các biến số phân loại và định lượng, bao gồm cả các biến số phân phối lệch. Chúng tôi đưa ra hướng dẫn về cách chỉ định mô hình ước lượng và số lần ước lượng cần thiết. Chúng tôi mô tả việc phân tích thực tế các dữ liệu đã được ước lượng nhiều lần, bao gồm cả quá trình xây dựng mô hình và kiểm tra mô hình. Chúng tôi nhấn mạnh những hạn chế của phương pháp và thảo luận các khả năng gặp phải sai lầm. Chúng tôi minh họa các ý tưởng bằng một bộ dữ liệu trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần, kèm theo các đoạn mã Stata. Bản quyền © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
Từ khóa
#ước lượng dữ liệu khuyết #phương trình xích #mô hình ước lượng #phân tích dữ liệu #sức khỏe tâm thầnTài liệu tham khảo
van Buuren S, 2000, TNO Report PG/VGZ/00.038
Raghunathan TE, 2001, A multivariate technique for multiply imputing missing values using a sequence of regression models, Survey Methodology, 27, 85
StataCorp, 2009, Stata Statistical Software: Release 11
Carlin JB, 2008, A new framework for managing and analysing multiply imputed data sets in Stata, Stata Journal, 8, 49, 10.1177/1536867X0800800104
Wright EM, 1996, Age‐specific reference intervals (‘normal ranges’), Stata Technical Bulletin, 34, 24
Fay RE, 1992, Proceedings of the Survey Research Methods Sections, 227
Hippisley‐CoxJ VinogradovaY RobsonJ MayM BrindleP. QRISK: authors' response. British Medical Journal2007. Available from:http://www.bmj.com/cgi/eletters/bmj.39261.471806.55v1#174181.
Hippisley‐CoxJ CouplandC VinogradovaY RobsonJ BrindleP. QRISK cardiovascular disease risk prediction algorithm—comparison of the revised and the original analyses technical supplement 2007. Available from:http://www.qresearch.org/Public_Documents/QRISK1%20Technical%20Supplement.pdf.
Carpenter JR, 2008, Missing Data in Clinical Trials—A Practical Guide
SchaferJL. Software for multiple imputation 2008. Available from:http://www.stat.psu.edu/∼jls/misoftwa.html.
SAS Institute Inc., 2004, SAS/STAT 9.1 User's Guide
RaghunathanTE SolenbergerPW HoewykJV. IVEware Imputation and Variance Estimation Software 2007. Available from:http://www.isr.umich.edu/src/smp/ive.
SPSS inc.Build Better Models When You Fill in the Blanks. Available from:http://www.spss.com/media/collateral/statistics/missing‐values.pdf(20 April2010).