哈尔滨医科大学卫生统计教研室（150086） 肖亚明 陈永杰 王玉鹏 刘美娜



分类变量缺失数据处理方法有效性的比较研究*

哈尔滨医科大学卫生统计教研室（150086） 肖亚明 陈永杰 王玉鹏 刘美娜△

【提 要】 目的 比较删除法（deletion methods，DM）、基于对数线性模型的多重填补法（multiple imputation of category variables using log-linear model，MILL）及基于潜在类别模型的多重填补法（multiple imputation based on latent class model，MILC）处理分类变量缺失数据的效果，并将MILC应用于实例数据的分析。方法 利用R语言产生不同缺失机制、缺失率和样本含量的多变量缺失模拟数据，运用DM、MILL和MILC处理形成完整数据集并进行logistic回归分析，通过回归系数的偏倚、均方根误差、稳定度和标准误偏倚评价各方法的处理效果。结果 模拟实验表明当缺失率为5%时，三种方法处理效果均较好；随着缺失率的增大，MILL和MILC的各项评价指标均优于DM，且MILC的准确度高于MILL。三种方法处理效果均表现为完全随机缺失优于随机缺失、样本含量1000优于样本含量500。应用MILC对实例数据填补后标准误减小，回归系数估计更准确。结论 本文应用MILL和MILC两种多重填补方法处理分类变量缺失数据均可减少缺失导致的参数估计偏倚。当缺失率＞5%、样本含量1000时，建议应用MILC处理分类变量缺失数据。

【关键词】分类变量 缺失数据 多重填补 潜在类别模型 对数线性模型

缺失数据问题普遍存在于横断面研究、队列研究和实验性研究［1］，尤其在问卷调查中，即使对调查设计和问卷进行了严谨的科研设计，被调查者仍易忽略题目或不作答而导致数据缺失，这对统计分析中的参数估计、检验效能有不同程度的影响［2］。……