校正吸烟趋势中的非可忽略缺失数据
应用统计
2016-10-31 v1 统计方法学
摘要
非随机缺失 (MNAR) 数据是调查抽样中的一个主要挑战。我们提出了一种基于登记数据的方法，以处理健康检查调查中的非可忽略缺失问题。该方法依赖于调查数年后从行政登记处获得的随访数据。作为说明，我们使用了 1972-1997 年进行的芬兰国家 FINRISK 研究中关于吸烟流行率的数据。数据包括测量的调查信息（含缺失指示符）、基于登记处的背景信息以及基于登记处的发病时间生存数据。尽管原始调查数据为 MNAR，但利用这些数据可以估计缺失机制的参数。潜在的数据生成过程由贝叶斯模型建模。结果表明，芬兰估计的吸烟流行率可能受到缺失数据的显著影响。
引用
@article{arxiv.1502.03609,
title = {Correcting for non-ignorable missingness in smoking trends},
author = {Juho Kopra and Tommi Härkänen and Hanna Tolonen and Juha Karvanen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.03609},
year = {2016}
}
备注
in Stat, 2015