【摘 要】
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目的比较多种方法对纵向缺失数据的处理效果。方法运用SAS软件通过蒙特卡罗模拟产生最常见的含一个分组因素和一个重复测量因素的纵向资料,对其进行混合效应模型分析,将结果
【机 构】
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兰州军区兰州总医院,中国人民解放军95969部队卫生队,北京生物医学统计学咨询中心
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目的比较多种方法对纵向缺失数据的处理效果。方法运用SAS软件通过蒙特卡罗模拟产生最常见的含一个分组因素和一个重复测量因素的纵向资料,对其进行混合效应模型分析,将结果作为标准对照。分别构建任意缺失模式（AMP）和单调缺失模式（MMP）下完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（NMAR）六种缺失数据集,并使缺失率分别为10%、20%、30%、40%和50%,运用删除法、单一填补法、多重填补法和EM算法进行处理。结果在AMP下,当MCAR和MAR时,低缺失率（≤10%）下所有方法的效果均较好;
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