临床大数据文献【6】|缺失值多重插补的高级方法介绍
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发布时间：2022-12-23 00:54
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时间：2024-12-02 05:23
临床大数据研究系列文献分享第6篇，由浙江大学章仲恒老师撰写的临床大数据系列专栏文章发表在 Annals of Translational杂志，这篇文章主要介绍的是介绍Logistic回归模型的构建策略。这里只做学习交流，版权归原作者所有。
多重插补（MI）是一种用于处理缺失值的高级技术。它优于单纯插补，因为它考虑了缺失值估算中的不确定性。但是，由于缺乏熟悉和计算上的挑战，医学文献中MI的利用不足。本文提供了通过使用链式方程式R多元归因（MICE）程序包执行MI的分步方法。该过程首先通过调用mice（）函数推算m套完整的数据集。然后，可以通过调用with（）函数在每个数据集中执行统计分析，例如单变量分析和回归模型。此功能设置统计分析的环境。最后，通过使用pool（）函数将从每个分析获得的结果进行组合。
多重插补（MI）是处理缺失值的高级方法。与单一插补相反，MI通过插补缺失值来创建许多数据集（用 m 表示）。也就是说， 原始数据集中的一个缺失值将替换为 m个合理的估算值。这些值考虑了插补的不确定性。从每个数据集中估算出感兴趣的统计数据，然后将其合并为最终的统计数据。尽管单一插补因其偏差（例如，对精度的高估）和对缺失值估算的不确定性而受到批评，但如果正确执行MI，则可以对实际结果进行准确估算（ 1 ）。但是，由于缺乏熟悉和计算上的挑战，医学文献中MI的利用不足。为了使临床医生熟悉MI，本文旨在提供分步教程，介绍如何使用R软件包对缺失值进行MI**。在此之前，将简要介绍MI背后的基本思想。
