几种填补方法的比较及在纵向数据缺失中的应用

发布时间：2017-10-07 16:37

  本文关键词：几种填补方法的比较及在纵向数据缺失中的应用

  更多相关文章： 填补方法 数据缺失 数据模拟 纵向数据 阿尔茨海默病

【摘要】：目的:利用数据模拟技术模拟不同缺失模式和不同缺失率的数据集，比较几种填补方法的优劣，，并探讨其适用性。根据其适用性找出适合课题数据的填补方法，为进一步的课题数据分析做准备。 方法:单调缺失模式中横断面连续性变量缺失：采用Ad hoc法、回归法（regression method）和趋势得分法(propensity score method)三种方法进行比较。单调缺失模式横断面分类变量缺失：采用Ad hoc法和Logistic回归方法进行比较。任意缺失模式横断面连续性变量缺失：采用期望最大化法（expectation-maximization，EM)、基于链式方程的填补（multiple imputation bychained equations，MICE）和马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）三种方法进行比较。纵向数据缺失：采用LOCF（1ast observation carriedforward）法、基于链式方程的填补（MICE）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）三种方法进行比较。 结果:单调缺失模式中横断面连续性变量缺失：当缺失率较低（10%）时，Ad hoc法无偏性和有效性较好；当缺失率较大时，回归法具有优势。单调缺失模式分类变量缺失：当缺失率为10%~30%时，logistic回归法填补无偏性和有效性较好；当缺失率30%时，填补结果不理想。任意缺失模式连续性变量缺失：EM法在不同缺失率时均有较好的填补结果。纵向数据缺失：当数据缺失率较低时采用多重填补中的MCMC模型填补方法，缺失率50%时，三种方法填补结果均不理想。 结论:数据填补时需要根据不同的数据缺失率、不同的数据缺失模式和不同的数据变量缺失类型，选择不同的填补方法。
【关键词】：填补方法 数据缺失 数据模拟 纵向数据 阿尔茨海默病
【学位授予单位】：山西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749.16
【目录】：

• 中文摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 前言8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 缺失机制8-10
• 1.3 缺失机制的国内外研究现状及发展趋势10-13
• 1.4 研究目的13-14
• 第二章 缺失值处理方法的模拟研究14-34
• 2.1 模拟研究思路与内容14
• 2.2 评价标准14
• 2.3 连续变量--单调缺失模式--横断面资料14-22
• 2.4 分类变量--单调缺失模式--横断面资料22-25
• 2.5 连续变量--任意缺失模式--横断面资料25-30
• 2.6 连续变量--单调缺失模式--纵向资料30-34
• 第三章 MCMC 填补方法在阿尔茨海默病随访资料中的应用34-39
• 3.1 数据来源34
• 3.2 调查工具34
• 3.3 随访资料的缺失状况34
• 3.4 MCMC 模型的推断指标及意义34-35
• 3.5 MCMC 法填补随访数据及分析35-37
• 3.6 MCMC 法部分填补结果37-38
• 3.7 小结与讨论38-39
• 第四章 小结39-41
• 4.1 填补方法比较39
• 4.2 本研究不足39-40
• 4.3 进一步研究计划40-41
• 参考文献41-44
• 附录 144-46
• 附录 246-50
• 发表学术论文50
• 个人简介50
• 参加课题50-51
• 致谢51

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