Лонгітюдні дослідження є цінним інструментом у біостатистиці для розуміння прогресування захворювань і наслідків для здоров’я з часом. Однак відсутність даних може викликати труднощі в аналізі лонгітюдних даних. У цьому тематичному кластері ми досліджуватимемо різні типи механізмів відсутніх даних у лонгітюдних дослідженнях та їхній вплив на лонгітюдний аналіз даних і біостатистику.
Типи механізмів відсутніх даних
Існує кілька типів механізмів відсутності даних, які можуть виникнути в лонгітюдних дослідженнях. Розуміння цих механізмів має вирішальне значення для належної обробки відсутніх даних у статистичному аналізі. Основні типи механізмів відсутніх даних включають:
- Повністю випадково відсутні (MCAR) : у цьому механізмі відсутність не пов’язана з жодними спостережуваними чи неспостережуваними змінними, що робить відсутні дані неврахованими в аналізі.
- Випадкова відсутність (MAR) : MAR виникає, коли ймовірність відсутності залежить від інших спостережуваних змінних, але не від самих відсутніх даних. Цей тип відсутніх даних можна вирішити за допомогою відповідних статистичних методів.
- Пропущені невипадково (MNAR) : MNAR стосується відсутності, пов’язаного з неспостережуваними значеннями відсутніх даних. Цей тип відсутніх даних є найскладнішим для обробки в поздовжніх дослідженнях.
Вплив на лонгітюдний аналіз даних
Наявність відсутніх даних може мати значні наслідки для поздовжнього аналізу даних. Залежно від типу механізму відсутніх даних можуть знадобитися різні статистичні підходи для врахування відсутніх даних і отримання дійсних результатів. Ігнорування відсутніх даних або використання невідповідних методів може призвести до упереджених оцінок і помилкових висновків.
MCAR і MAR
Коли відсутні дані відповідають механізмам MCAR або MAR, існують статистичні методи, такі як множинне імпутування та оцінка максимальної правдоподібності, які можна використовувати для усунення відсутніх даних і пом’якшення їх впливу на аналіз. Ці методи можуть допомогти дослідникам отримати неупереджені оцінки та дійсні висновки в лонгітюдних дослідженнях.
МНАР
Робота з даними MNAR складніша, оскільки вимагає моделювання основних причин відсутності. Для врахування MNAR і отримання значущих результатів можуть знадобитися аналізи чутливості та розширені методи моделювання, такі як моделі суміші шаблонів і моделі відбору.
Розгляди біостатистики
Під час планування досліджень та аналізу даних біостатистикам необхідно ретельно розглянути механізми відсутніх даних у лонгітюдних дослідженнях. Розуміння природи відсутніх даних має важливе значення для вибору відповідних статистичних методів і забезпечення достовірності та надійності результатів дослідження. Крім того, біостатисти відіграють вирішальну роль у проведенні аналізу чутливості та дослідженні потенційного впливу припущень про відсутність даних на результати дослідження.
Висновок
Механізми відсутності даних у лонгітюдних дослідженнях створюють проблеми, які вимагають ретельного розгляду в лонгітюдному аналізі даних і біостатистиці. Розуміючи різні типи механізмів відсутніх даних та їхні наслідки, дослідники та біостатистики можуть приймати обґрунтовані рішення про те, як усунути відсутні дані, і робити обґрунтовані висновки з лонгітюдних досліджень.