【摘 要】
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目的 研究基于bootstrap抽样的期望最大化算法(EMB)的多重填补方法在横断面健康体检定量变量缺失数据的填补效果,为健康体检数据选择恰当的多重填补方法提供相关依据.方法 基
【机 构】
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山东省潍坊市潍坊医学院卫生统计学教研室,山东潍坊,261053;陕西省西安市第四军医大学西京医院健康医学中心
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目的 研究基于bootstrap抽样的期望最大化算法(EMB)的多重填补方法在横断面健康体检定量变量缺失数据的填补效果,为健康体检数据选择恰当的多重填补方法提供相关依据.方法 基于人群横断面健康体检实测数据,采用EMB法多重填补法,应用R 3.5.0统计软件中的Amelia Ⅱ程序包对2013年1-12月在陕西省西安市西京医院健康体检中心进行常规体检的1 634名员工的健康体检数据进行多重填补分析.结果 对于横断面定量健康体检资料,在单变量缺失率分别为＜10％、20％和70％3种随机缺失情况下,EMB多重填补法相对于列表删除法其估计误差均降低;基于相同数据,EMB多重填补次数不同,资料的填补效果不同,本研究资料较为合适的填补次数为m=10次;填补前后概率密度曲线分布图显示,填补次数m=10时多重填补值与实际观察值的概率密度曲线图吻合程度较好;变量过拟合诊断图进一步显示,填补次数m=10时各变量大多数观测值的90％ CI包含了其最佳拟合线,且其可信区间较窄;基于列表删除法和EMB多重填补法处理后的2个不同分析数据集分别构建的多因素回归模型中包含的变量不同.结论 对于不同缺失率随机缺失的定量变量,EMB多重填补法的填补效果均优于列表删除法;不同缺失资料的最优填补次数不同.
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