一种用于含缺失值的衍生结果变量插补与分析的完全贝叶斯方法
统计方法学
2025-03-24 v2
摘要
衍生变量是指通过既定的数学运算或算法，由一个或多个源变量构建而成的变量。例如，身体质量指数（BMI）是一个由体重和身高这两个源变量构建的衍生变量。当在统计模型中使用衍生变量作为结果时，如果某些源变量存在缺失值，就会出现复杂情况。在本文中，我们提出了一种定义单一完全贝叶斯模型的方法，以同时插补缺失值并从后验分布中采样。我们将所提出的方法与依赖多重插补的替代方法进行了比较，示例包括一项旨在估计暴露于寨卡病毒的新生儿患小头畸形（一个基于性别、胎龄和出生头围的衍生变量）风险的分析。
引用
@article{arxiv.2404.09966,
title = {A fully Bayesian approach for the imputation and analysis of derived outcome variables with missingness},
author = {Harlan Campbell and Tim Morris and Paul Gustafson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09966},
year = {2025}
}