×

可以评估医学研究中是否随机丢失了缺失的数据吗? (英语) Zbl 1131.62103号

摘要:对于处理缺失数据,较新的方法,如基于多重插补的方法,通常比旧方法更准确,并且需要较弱的假设。然而,大多数人都假设数据是随机丢失的(MAR)。评估MAR假设是否成立的问题在很大程度上被忽视了。事实上,没有直接测试MAR的方法。我们提出了一个可以测试的替代假设MAR+。MAR+总是意味着MAR,所以不能拒绝MAR+对MAR来说是个好兆头。相反,MAR意味着MAR+并不普遍,但在某些情况下通常是合理的;因此,拒绝MAR+可能会引起对MAR的怀疑。我们的方法主要适用于非纵向研究。我们提供了五个说明性的医学示例,其中大多数都证明MAR+失败。复杂的统计方法纠正缺失数据的能力有限。因此,在医学研究中,应首先注意防止数据丢失的努力,而不是此前所吸引的注意力。如果已经收集了数据的研究发现MAR+失败,则在解释结果时可能需要格外小心。

MSC公司:

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 鲁宾数据库。,调查中无应答的多重插补(1987年)·数字对象标识代码:10.1002/9780470316696
[2] 鲁宾数据库。,美国统计协会杂志91 pp 473–(1996)·doi:10.1080/01621459.1996.10476908
[3] Barnard J,《生物统计百科全书》第2772页–(1998年)
[4] 鲁宾数据库。,Biometrika 63第581页–(1976年)·Zbl 0344.62034号 ·doi:10.1093/biomet/63.3.581
[5] Little RJA,缺失数据的统计分析(1987年)·兹比尔0665.62004
[6] 小RJA,缺失数据的统计分析,2。编辑(2002)
[7] 小RJA。,《美国统计协会杂志》第87页第1227页–(1992年)
[8] Little RJ.,《生物统计百科全书》第2622页–(1998年)
[9] 谢弗JL。,不完全多元数据分析(1997)·doi:10.1201/9781439821862
[10] 小RJA。,美国统计协会杂志90 pp 1112–(1995)·doi:10.1080/01621459.1995.10476615
[11] 小RJA。,《美国统计协会杂志》第83页第1198页(1988年)·doi:10.1080/01621459.1988.10478722
[12] Park T,《生物计量学》49,第631页–(1993年)·Zbl 0800.62687号 ·doi:10.2307/2532576
[13] Chen HY,Biometrika 86 pp 1–(1999)·Zbl 1101.62314号 ·doi:10.1093/biomet/86.1.1
[14] Qu A,Biometrika 89第841页–(2002年)·Zbl 1107.62327号 ·doi:10.1093/biomet/89.4.841
[15] Vach W,《医学统计》,第14页,1315–(1995)·doi:10.1002/sim.4780141205
[16] van Elteren P.,《国际统计研究所公报》,第37页,第351页–(1960年)·Zbl 0201.52301号
[17] Lehmann EL.,非参数:基于等级的统计方法(1975)·Zbl 0354.62038号
[18] Fuchs C.,《美国统计协会杂志》77 pp 270–(1982)·doi:10.1080/01621459.1982.1047795
[19] Landis JR,《生物统计百科全书》第2378页–(1998年)
[20] 科赫GG,《公共卫生年度回顾》1第163页–(1980年)·doi:10.1146/annurev.pu.01.050180.001115
[21] Stokes ME,使用SAS系统进行分类数据分析(1995年)
[22] Little RJA,Biometrika 72 pp 497–(1985)·Zbl 0609.62082号 ·doi:10.1093/生物技术/72.3497
[23] Holmes DR Jr,《美国心脏病学院杂志》26页668–(1995)·doi:10.1016/0735-1097(95)00215-P
[24] Bart BA,《欧洲心脏杂志》,第20页,1182页–(1999年)·doi:10.1053/euhj.1998.1481
[25] SAS Institute Inc.,SAS/STAT用户指南(1999)
[26] Agresti A.,分类数据分析(1990年)·Zbl 0716.62001号
[27] Carr GJ,《美国统计协会杂志》84 pp 797–(1989)·doi:10.1080/01621459.1989.10478840
[28] Quade D.,《社会科学中的测量:理论和策略》,第369页–(1974年)·doi:10.1007/978-1-349-02473-5_13
[29] Quade D.,《生物统计学》38,第597页–(1982年)·兹比尔0505.62029 ·doi:10.2307/2530042
[30] DOI:10.1016/S0140-6736(96)10172-0·doi:10.1016/S0140-6736(96)10172-0
[31] Thel MC,《美国心脏病学院杂志》29页500A–(1997)·doi:10.1016/S0735-1097(97)87766-2
[32] Collins LM,《心理学方法》,第6页,330页–(2001年)·doi:10.1037/1082-989X.6.4.330
[33] Lee KL,《循环》91第1659页–(1995)·doi:10.1161/01.CIR.91.6.1659
[34] Harrell FE Jr.,回归建模策略:应用于线性模型、逻辑回归和生存分析(2001)·doi:10.1007/978-1-4757-3462-1
[35] Vach W,《生物统计学百科全书》第2641页–(1998年)
[36] 罗伯茨高压。,统计科学百科全书第525页–(1997)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。