Відсутні дані є поширеною проблемою в біостатистиці, і спосіб обробки відсутніх даних може значно вплинути на точність і надійність статистичного аналізу. Було розроблено різні методики для усунення відсутніх даних, кожна з яких має власний набір припущень і обмежень. У біостатистиці ці методи відіграють вирішальну роль у забезпеченні достовірності результатів досліджень та ефективності рішень, що ґрунтуються на даних.
Типи відсутніх даних
Перш ніж заглиблюватися в основні припущення, що лежать в основі різних методів відсутніх даних у біостатистиці, важливо зрозуміти типи відсутніх даних, які зазвичай зустрічаються в біостатистичних аналізах:
- Повністю випадково відсутні (MCAR): відсутність даних не пов’язана з будь-якими спостережуваними чи неспостережуваними змінними, а відсутні точки даних є випадковою підмножиною повних даних.
- Випадкова відсутність (MAR): відсутність даних пов’язана зі спостережуваними змінними, але не з самими відсутніми даними.
- Пропущені не випадково (MNAR): відсутність даних пов’язана з самими відсутніми значеннями, навіть після врахування спостережуваних змінних.
Ключові припущення, що стоять за різними методами відсутніх даних
Для обробки відсутніх даних у біостатистиці зазвичай використовується кілька підходів, кожен з яких базується на конкретних припущеннях. До них належать:
Видалення по списку
Поспискове видалення, також відоме як повний аналіз випадків, передбачає відкидання будь-яких спостережень із відсутніми значеннями перед проведенням статистичного аналізу. Ключове припущення, що стоїть за видаленням по списку, полягає в тому, що відсутні дані виникають абсолютно випадково, а повні випадки являють собою випадкову вибірку всього набору даних.
Попарне видалення
Попарне видалення дозволяє включити спостереження з відсутніми значеннями, використовуючи всі доступні дані для кожного конкретного аналізу. Припущення полягає в тому, що відсутні дані не пов’язані строго з результатом, який цікавить, і шаблони відсутніх даних дозволяють неупереджену оцінку. Однак достовірність результатів залежить від кореляції між відсутніми даними та іншими спостережуваними змінними.
Середнє значення, медіана або імпутація режиму
Ця техніка передбачає заміну відсутніх значень середнім значенням, медіаною або модою спостережуваних даних. Ключове припущення полягає в тому, що відсутні значення відсутні випадковим чином, а вписані значення не вносять упередження в аналіз. Однак цей метод може недооцінювати варіабельність приписаної змінної та призводити до неточних стандартних помилок.
Багаторазова імпутація
Багаторазове імпутування генерує кілька повних наборів даних шляхом багаторазового імпутування відсутніх значень на основі спостережених даних і припущень моделі. Ключове припущення тут полягає в тому, що дані відсутні випадковим чином, і завдяки створенню кількох врахованих наборів даних мінливість відсутніх значень належним чином відображається в результатах аналізу.
Оцінка максимальної правдоподібності
Оцінка максимальної правдоподібності — це статистичний метод, який оцінює параметри моделі шляхом максимізації функції правдоподібності. Ключове припущення полягає в тому, що відсутні дані відсутні випадковим чином і відповідають певному розподілу. Цей метод може забезпечити ефективні та неупереджені оцінки параметрів за припущення випадкової відсутності даних.
Імпутація на основі моделі
Імпутація на основі моделі передбачає підгонку статистичної моделі до спостережуваних даних і використання моделі для імпутації відсутніх значень. Ключове припущення полягає в тому, що запропонована статистична модель точно представляє зв’язок між спостережуваними та відсутніми даними, дозволяючи надійно врахувати. Однак достовірність результатів залежить від правильності передбачуваної моделі.
Моделі суміші шаблонів
Моделі суміші шаблонів використовуються для оцінки потенційного впливу механізмів відсутніх даних на результати дослідження шляхом включення процесу відсутніх даних безпосередньо в статистичну модель. Ключове припущення полягає в тому, що механізм відсутніх даних може бути адекватно охоплений запропонованою моделлю змішування шаблонів, таким чином даючи дійсні висновки.
Застосування в біостатистичних аналізах
Вибір методу відсутніх даних у біостатистиці залежить від характеристик даних, основного механізму відсутніх даних і цілей дослідження. Розуміння ключових припущень, що лежать в основі різних методів відсутніх даних, дозволяє дослідникам приймати обґрунтовані рішення щодо найбільш прийнятного підходу до обробки відсутніх даних у біостатистичних аналізах.
Дуже важливо проводити аналіз чутливості та досліджувати надійність результатів за різних припущень щодо відсутніх даних, оскільки достовірність статистичних висновків може залежати від обраної методики відсутніх даних. Крім того, вплив відсутніх даних на висновки, зроблені в результаті біостатистичного аналізу, слід ретельно розглянути та прозоро звітувати.
Висновок
Управління відсутніми даними в біостатистиці є критично важливим аспектом статистичного аналізу, і ключові припущення, що лежать в основі різних методів відсутніх даних, відіграють фундаментальну роль у визначенні надійності та достовірності результатів досліджень. Ретельно враховуючи основні припущення та обмеження кожного підходу, дослідники можуть підвищити якість та можливість інтерпретації біостатистичних аналізів, зрештою сприяючи розвитку наукових знань і прийняттю рішень у галузі біостатистики на основі доказів.