在醫(yī)療研究中,研究人員利用病人的醫(yī)療記錄經(jīng)常會遇到一些數(shù)據(jù)缺失問題。這些缺失的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著對醫(yī)療診斷和研究有很大價值的信息,那么如何處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的缺失問題就成為一項重要的研究課題。在現(xiàn)實環(huán)境中,產(chǎn)生數(shù)據(jù)缺失的原因有很多。不同的背景下,采用不同缺失數(shù)據(jù)處理方法對統(tǒng)計分析工作有很重要的影響。傳統(tǒng)的處理方法是直接刪除含有缺失數(shù)據(jù)的醫(yī)療記錄,或默認(rèn)值處理,或完全不處理,得到的分析結(jié)果往往不是很滿意。針對不同的缺失數(shù)據(jù)問題,Little和Rubin定義了以下三種不同的數(shù)據(jù)缺失機(jī)制：完全隨機(jī)缺失(missing completely at random, MCAR);隨機(jī)缺失(missing at random, MAR),及信息缺失(information missing, IM)。 本文主要目的是研究信息缺失(IM)機(jī)制下的醫(yī)療數(shù)據(jù)缺失問題。通過馬爾科夫隨機(jī)數(shù)據(jù)模擬來探討三種貝葉斯模型處理缺失數(shù)據(jù)的方法,即先賦予含缺失數(shù)據(jù)的變量一個簡單的先驗分布,再進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)的方法。不失一般性,同時探討兩種多變量結(jié)構(gòu)的logistic回歸模型的數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法。最后作為對比,檢驗完全觀測數(shù)據(jù)分析模型和對條件的缺失進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)處理模型的數(shù)據(jù)填補(bǔ)情況。結(jié)果表明每一種方法的偏差和均方誤差與變量的缺失率及缺失機(jī)制有關(guān),且沒有任何一種方法有很好的填補(bǔ)效果。但是,假設(shè)先賦予缺失變量一個簡單的先驗分布,且分布參數(shù)服從一致的先驗分布,在大多數(shù)情況下都可以相對降低偏差,對于醫(yī)療研究有非常重要的意義。最后,以分析影響心臟病患者死亡率的危險因素做一個實證分析。
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：C811

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本文編號：1883454