The Case of the Missing Data: Methods of Dealing with Dropouts and other Research Vagaries
Notice bibliographique
Résumé
Missing data are common in most studies, especially when subjects are followed over time. This can jeopardize the validity of a study because of reduced power to detect differences, and especially because subjects who are lost to follow-up rarely represent the group as a whole. There are several approaches to handling missing data, but some may result in biased estimates of the treatment effect, and others may overestimate the significance of the statistical tests. When cross-sectional data (for example, demographic and background information and a single outcome measurement time) are missing, replacement with the group mean leads to an underestimate of the standard deviation (SD) and inflation of the Type I error rate. Using regression estimates, especially with error built into the imputed value, lessens but does not eliminate this problem. Multiple imputation preserves the estimates of both the mean and the SD, even when a significant proportion of the data are missing. With longitudinal studies, the last observation carried forward (LOCF) approach preserves the sample size, but may make unwarranted assumptions about the missing data, resulting in either underestimating or overestimating the treatment effects. Growth curve analysis makes maximal use of the existing data and makes fewer assumptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».