Abstrakt. Efter Rubins seminala publikationer för omkring trettio år sedan har statistikerna blivit alltmer medvetna om otillräckligheten i "fullständiga fall"-analyser av datauppsättningar med saknade observationer. Inom medicinen, till exempel, kan observationer saknas på ett sporadiskt sätt för olika kovariater, och en fullständig fallanalys kan utelämna så många som hälften av de tillgängliga fallen. Hotdeck imputation genomfördes i Stata 1999 av Mander och Clayton. Denna teknik kan dock prestera dåligt när många rader av data har minst en saknad värde. Denna artikel beskriver ett genomförande för Stata av MICE metoden för flera multivariat imputation beskrivs av van Buuren, Boshuizen, och Knook (1999). MICE står för multivariatimputation genom kedjade ekvationer. Den grundläggande idén med dataanalys med flera imputation är att skapa ett litet antal (t.ex. 5-10) kopior av data, som var och en har de saknade värdena lämpligt imputed, och analysera varje komplett datauppsättning självständigt. Beräkningar av ränteparametrar görs i genomsnitt över kopiorna för att ge en enda uppskattning. Standardfel beräknas enligt de "Rubinregler" som utformats för att möjliggöra variationskomponenterna mellan och inom imputeringen i parameteruppskattningarna. Den här artikeln beskriver fem ado-filer. Mvis skapar flera multivariata imputeringar. uvis imputerar saknade värden för en enda variabel som en funktion av flera kovariater, var och en med fullständiga data. micombin passar ett brett utbud av regressionsmodeller till en multiplikation imputed dataset, kombinera uppskattningar med Rubin regler, och stöder överlevnadsanalys modeller (stcox och streg), kategoriska data modeller, generaliserade linjära modeller, med mera. Slutligen är misplit och mijoin verktyg för att interkonvertera datauppsättningar som skapats av mvis och av miset programmet från John Carlin och kollegor. Bruket av rutinerna illustreras med ett exempel på prognostisk modellering vid bröstcancer.
REF är att skapa flera kompletta (imponerade) versioner av datamängder och kombinera alla dessa versioner för att imputera de saknade attributen.
Multiple Imputation of Missing Values
{'venue': None, 'journal': 'Stata Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}