期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
分类变量缺失数据处理方法有效性的比较研究
肖亚明；陈永杰；王玉鹏；刘美娜
关键词：分类变量, 缺失数据, 多重填补, 潜在类别模型, 对数线性模型
摘要：目的 比较删除法(deletion methods,DM)、基于对数线性模型的多重填补法(multiple imputation of category variables using log-linear model,MILL)及基于潜在类别模型的多重填补法(multiple imputation based on latent class model,MILC)处理分类变量缺失数据的效果,并将MILC应用于实例数据的分析.方法 利用R语言产生不同缺失机制、缺失率和样本含量的多变量缺失模拟数据,运用DM、MILL和MILC处理形成完整数据集并进行logistic回归分析,通过回归系数的偏倚、均方根误差、稳定度和标准误偏倚评价各方法的处理效果.结果 模拟实验表明当缺失率为5％时,三种方法处理效果均较好;随着缺失率的增大,MILL和MILC的各项评价指标均优于DM,且MILC的准确度高于MILL.三种方法处理效果均表现为完全随机缺失优于随机缺失、样本含量1000优于样本含量500.应用MILC对实例数据填补后标准误减小,回归系数估计更准确.结论 本文应用MILL和MILC两种多重填补方法处理分类变量缺失数据均可减少缺失导致的参数估计偏倚.当缺失率＞5％、样本含量1000时,建议应用MILC处理分类变量缺失数据.
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