比较研究
.2011年6月15日；30(13):1595-607.
doi:10.1002/sim.4130。
Epub 2011年2月24日。
病例组研究的多重插补分析
附属公司
附属
- 1Inserm，CESP流行病学和人口健康研究中心，U1018，生物统计团队，F-94807 Villejuif，法国。helena.marti-soler@inserm.fr
剪贴板中的项目
比较研究
病例组研究的多重插补分析
海伦娜·马蒂等。
统计医学.
.
.2011年6月15日；30（13）：1595-607。
doi:10.1002/sim.4130。
Epub 2011年2月24日。
附属
- 1Inserm，CESP流行病学和人口健康研究中心，U1018，生物统计团队，F-94807 Villejuif，法国。helena.marti-soler@inserm.fr
剪贴板中的项目
摘要
分析案例研究的常用方法有时依赖于不完全有效的加权估计。多重插补可能是一个很好的替代方法，因为它使用了所有可用的数据，并且近似于最大偏似然估计量。该方法基于生成几个看似完整的数据集，并考虑到缺失值的不确定性。当插补模型定义正确时，多重插补估计量是渐近无偏的，其方差是正确估计的。我们表明，正确的插补模型必须根据充分观察到的数据（病例和对照），使用解释变量中的病例状态进行估计。为了验证该方法，我们首先使用完全模拟的数据分析了病例组研究，然后使用从两个真实队列中采样的病例组数据进行分析。对模拟数据的分析表明，当插补模型正确时，多重插补估计量是无偏且有效的。对于第一阶段变量，观测到的精度增益为8%至37%，对于第二阶段变量，则为5%至19%。当插补模型指定错误时，多重插补估计器仍然比加权估计器更有效，但也有轻微偏差。对从完全队列中取样的病例组数据的分析表明，即使没有第二阶段变量的强预测值可用，多重插补也是无偏的，与第二阶段的变量加权估计值一样精确，比第一阶段变量的加权估计值略为精确。然而，由于相互作用项的存在，当插补模型的某些系数必须从小样本中估计时，多重插补估计量被发现存在偏差。多重插补是分析病例队列数据的一种有效技术。实际上，我们建议只使用案例组数据和加权估计来建立分析模型。多重插补最终可用于使用选定模型重新分析数据，以提高结果的精度。
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