Multiple imputation by chained equations: what is it and how does it work?
Multiple imputation by chained equations: what is it and how does it work?
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DOI：
10.1002/mpr.329
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发表时间：
2011-03
影响因子：
3.1
通讯作者：
Leaf, Philip J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Azur, Melissa J.;Stuart, Elizabeth A.;Frangakis, Constantine;Leaf, Philip J.
基于链式方程的多元推算(MICE)已成为处理缺失数据的一种基本方法。尽管小鼠的特性使其特别适用于大型归罪程序，而且软件开发的进步现在使许多研究人员能够使用它，但许多精神病学研究人员没有接受过这些方法的培训，也没有多少实用资源来指导研究人员实施这项技术。本文介绍了MICS方法，并着重介绍了使用该方法的实际问题和挑战。还提供了可用于实现MICE并随后分析多个输入数据的软件程序的简要回顾。
Multivariate imputation by chained equations (MICE) has emerged as a principled method of dealing with missing data. Despite properties that make MICE particularly useful for large imputation procedures and advances in software development that now make it accessible to many researchers, many psychiatric researchers have not been trained in these methods and few practical resources exist to guide researchers in the implementation of this technique. This paper provides an introduction to the MICE method with a focus on practical aspects and challenges in using this method. A brief review of software programs available to implement MICE and then analyze multiply imputed data is also provided.
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