Remiod：针对非忽略缺失下纵向二值与有序结局的基于参照的受控多重插补
统计方法学
2022-03-08 v1 应用统计
统计计算
摘要
应答变量上的缺失数据在临床研究中十分常见。对应于缺失机制的不确定性，关于受控插补的理论框架已得到发展。在实践中，推荐在缺失数据的主要假设下进行统计有效的分析，随后在替代假设下进行敏感性分析以评估结果稳健性。由于软件的可获得性，包括基于delta与基于参照的方法在内的受控多重插补(MI)流程，已在非随机缺失假设下分析连续变量时变得流行。然而，类似工具仍限制了这些方法在类别数据上的应用。在本文中，我们介绍了R包\textbf{remiod}，其利用贝叶斯框架对二值与有序结局的回归模型进行插补。在概述理论背景后，我们描述并借助示例说明了\textbf{remiod}的用法与特性。
引用
@article{arxiv.2203.02771,
title = {Remiod: Reference-based Controlled Multiple Imputation of Longitudinal Binary and Ordinal Outcomes with non-ignorable missingness},
author = {Tony Wang and Ying Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02771},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 1 figure