成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较

摘要

目的:评价两种随机缺失的二分类变量资料处理方法。方法:以艾滋病中医症候的调查资料为数据来源,利用SAS9.2对完整数据集随机模拟,构建不同比例的随机缺失数据集,对缺失数据集采用多重填补法中的lo-gistic回归法(MI/logistic)进行填充处理;同时对缺失数据集采用成组删除法进行处理;根据各个数据集建立logis-tic回归模型,与完整数据集进行比较。结果:缺失10%时,成组删除法处理结果与完整数据集更接近;缺失20%～40%时,MI/logistic填补后常数项和x的回归系数明显偏离完整数据集;缺失50%时,MI/logistic填充2次时x的回归系数和标准误更接近于完整数据集;缺失60%时,MI/logistic填充后x的回归系数严重偏离完整数据集,成组删除后x回归系数的标准误明显偏离完整数据集。结论:缺失较少(缺失率<40%)时,成组删除法处理效果较好;缺失50%时,采用MI/logistic回归法填充效果更好;缺失60%以上时,两处理方法均不理想。