中国卫生统计
中國衛生統計
중국위생통계
CHINESE JOURNAL OF HEALTH STATISTICS
2013年
6期
855-858,861
,共5页
吴秋红%张裕青%李国平%张丕德
吳鞦紅%張裕青%李國平%張丕德
오추홍%장유청%리국평%장비덕
广义估计方程%线性混合效应模型%模式混合模型%模拟研究%纵向数据%缺失机制
廣義估計方程%線性混閤效應模型%模式混閤模型%模擬研究%縱嚮數據%缺失機製
엄의고계방정%선성혼합효응모형%모식혼합모형%모의연구%종향수거%결실궤제
目的 探讨纵向缺失数据在不同缺失机制下,广义估计方程(GEE)、线性混合效应模型(LME)和模式混合模型(PME)处理纵向缺失数据的灵活性.方法 先模拟产生完整的纵向数据集,再生成不同缺失机制的数据集,用三种模型进行分析与比较,最后用实例来验证模拟结果.结果 模拟研究表明MCAR缺失机制下,三种模型均能得到无偏和有效的估计;MAR缺失机制下,LME模型较GEE、PME模型更能提供有效的参数估计;MNAR缺失机制下,PME模型比GEE、LME模型更能提供有效的参数估计.实例分析也表明在MAR缺失机制下,LME模型拟合纵向缺失数据更优.结论 在分析纵向缺失数据时,需要依据数据的缺失机制来选择合适的模型,从而得到合理而有效的结果.
目的 探討縱嚮缺失數據在不同缺失機製下,廣義估計方程(GEE)、線性混閤效應模型(LME)和模式混閤模型(PME)處理縱嚮缺失數據的靈活性.方法 先模擬產生完整的縱嚮數據集,再生成不同缺失機製的數據集,用三種模型進行分析與比較,最後用實例來驗證模擬結果.結果 模擬研究錶明MCAR缺失機製下,三種模型均能得到無偏和有效的估計;MAR缺失機製下,LME模型較GEE、PME模型更能提供有效的參數估計;MNAR缺失機製下,PME模型比GEE、LME模型更能提供有效的參數估計.實例分析也錶明在MAR缺失機製下,LME模型擬閤縱嚮缺失數據更優.結論 在分析縱嚮缺失數據時,需要依據數據的缺失機製來選擇閤適的模型,從而得到閤理而有效的結果.
목적 탐토종향결실수거재불동결실궤제하,엄의고계방정(GEE)、선성혼합효응모형(LME)화모식혼합모형(PME)처리종향결실수거적령활성.방법 선모의산생완정적종향수거집,재생성불동결실궤제적수거집,용삼충모형진행분석여비교,최후용실례래험증모의결과.결과 모의연구표명MCAR결실궤제하,삼충모형균능득도무편화유효적고계;MAR결실궤제하,LME모형교GEE、PME모형경능제공유효적삼수고계;MNAR결실궤제하,PME모형비GEE、LME모형경능제공유효적삼수고계.실례분석야표명재MAR결실궤제하,LME모형의합종향결실수거경우.결론 재분석종향결실수거시,수요의거수거적결실궤제래선택합괄적모형,종이득도합리이유효적결과.
