R环境下MICE填补方法在多变量缺失数据中的应用

摘要

目的 简要介绍R 环境下MICE填补方法(Multivariate imputation by chained equations)的填补估算应用并评价其填补效果.方法以实际数据阐述填补估算流程,比较MICE与常见的缺失数据处理方法(删除法、均(众)数法、回归法)填补估算效果的差异.结果当数据缺失率为10%时,MICE与常见的缺失数据处理方法估算结果无明显差异,各填补方法的3种变量的回归系数估计的相对误差在10%左右.随着缺失率的增加(20%,40%),各方法回归系数估计的相对误差都增加,但MICE 3种变量的回归系数的相对误差稳定在10%～20%左右,MICE表现优于其他方法而且结果稳定,回归法次之,删除法和均(众)数法较差.当缺失率达50%时,3种类型的变量估算的误差已经较大,所有方法填补估算效果欠佳.结论 MICE较其他多重填补软件操作简便,与常见的缺失数据处理方法相比,可充分地利用缺失记录的信息,能较准确地反应调查的真实情况,值得在实际工作中推广应用.