缺失数据统计处理方法的研究进展
临床试验和流行病学调查中经常出现缺失数据[1-2].一直以来,统计学家们研究的分析方法主要针对完整数据,含缺失值的数据无疑给生物医学者在实际应用分析时带来不少困难[3-4].Croy[5]等的研究发现,在随机抽取的25篇关于质量分析的文献中,仅有3(12％)篇文章对缺失值进行了处理,采用的方法仅是均值替代、多重回归或根据经验取值替代.Wood[6]等对2001年发表在BMJ、JAMA、Lancet和New England Journal of Medicine期刊上的随机对照试验分析后发现,缺失数据在这些试验中普遍存在,但未得到很好的处理和分析.缺失数据的出现给数据分析
数据统计、缺失数据、试验分析、缺失值、流行病学调查、质量分析、应用分析、完整数据、随机对照、随机抽取、数据分析、临床试验、分析方法、多重回归、处理、统计学、学者、文献、生物、取值
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TP3;TP1
国家自然科学基金项目资助3072819
2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
135-139,142
