随时间增长数据中的多重插补：三种策略的比较

多重插补是处理缺失数据的高度推荐技术，但其在纵向数据集上的应用可有多种方式。当新一波纵向数据到达时，我们可将多波次的合并数据视为一个新的缺失数据问题，并用新值覆盖已有插补（重新插补）。或者，我们可以保留已有插补，仅对新数据进行插补。对于每个插补集，我们可以对新数据执行完整的多重插补（嵌套式）或单一插补（追加式）。本研究通过模拟比较这三种策略。在单调缺失模式下，所有技术均产生有效推断。非单调缺失模式根据数据的相关结构，导致嵌套式和追加式插补后回归系数有偏且置信无效。时间点内的相关性必须强于时间点间的相关性才能获得有效推断。在一个实证示例中，三种策略表现相似。我们得出结论：追加式插补在存在退出的纵向数据集中尤其有益。