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《第二军医大学学报》 2004年09期
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多变量缺失数据的不同处理方法及分析结果比较

武建虎  贺佳  贺宪民  程红岩  
【摘要】:目的 :探讨多变量缺失数据的不同处理方法对结果的影响。方法 :分别利用删除含缺失值的观察、简单填补、多重填补 3种方法对多变量中度缺失的 92 5例肝癌患者的临床资料进行统计分析并对其结果进行比较。结果 :不同方法所产生的结果差别较大。在 α=0 .0 5的水平下 ,利用多重填补处理的数据集分析得到影响肝癌患者生存时间的危险因素 :临床分期、肝硬化史、门脉癌栓、g- GT和 WBC;而用删除含缺失值方法得到的却是 :TNM分期、碘油剂量、AST、AL P;简单填补比多重填补多产生 3个危险因素 ,分别是 :TNM分期、AL P和 AFP。结论 :本资料采用删除含缺失值的观察的方法结果最差 ;简单填补相对较好 ,但容易降低标准误、减小 P值 ;而多重填补处理比较合理、科学。建议对多变量数据缺失的处理一定要慎重
【作者单位】第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室 第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室 第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室 东方肝胆外科医院放射科
【关键词】多变量 缺失值 多重填补 肝肿瘤
【分类号】:R195
【正文快照】:
在临床资料中 ,由于种种原因存在有缺失值的现象。缺失数据带来的主要问题有 :数据中的信息不能被完全提取、数据的处理与分析复杂以及容易产生偏倚 [1,2 ]。对缺失数据的处理常用的方法是将含缺失数据的观察剔除 ,或者采用简单填补即为每一个缺失值填补一个替代值。 2 0多年

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