Multiple imputation of covariates by fully conditional specification: Accommodating the substantive model
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Missing covariate data commonly occur in epidemiological and clinical research, and are often dealt with using multiple imputation. Imputation of partially observed covariates is complicated if the substantive model is non-linear (e.g. Cox proportional hazards model), or contains non-linear (e.g. squared) or interaction terms, and standard software implementations of multiple imputation may impute covariates from models that are incompatible with such substantive models. We show how imputation by fully conditional specification, a popular approach for performing multiple imputation, can be modified so that covariates are imputed from models which are compatible with the substantive model. We investigate through simulation the performance of this proposal, and compare it with existing approaches. Simulation results suggest our proposal gives consistent estimates for a range of common substantive models, including models which contain non-linear covariate effects or interactions, provided data are missing at random and the assumed imputation models are correctly specified and mutually compatible. Stata software implementing the approach is freely available.
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La notice
- Revue
- Statistical Methods in Medical Research
- Thématique
- Statistical Methods and Bayesian Inference
- Domaine
- Mathematics
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- National Institute on AgingEconomic and Social Research CouncilUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthGenentechIXICONational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Los AngelesServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaAlzheimer's AssociationAmorfix Life SciencesF. Hoffmann-La RocheMedpaceAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNovartis Pharmaceuticals CorporationSynarcBayer HealthCareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedical Research CouncilMeso Scale DiagnosticsFoundation for the National Institutes of Health
- Mots-clés
- CovariateImputation (statistics)Missing dataEconometricsComputer scienceStatisticsSpecificationMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui