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STATISTICAL METHODS FOR MISMEASURED OR MISSING DATA

STATISTICAL METHODS FOR MISMEASURED OR MISSING DATA
针对误测或缺失数据的统计方法
批准号：
6289962
负责人：
DAVID M UMBACH
金额：
$0.0万
依托单位：
NATIONAL INSTITUTE OF ENVIRONMENTAL HEALTH SCIENCES
依托单位国家：
美国
项目类别：
财政年份：
--
资助国家：
美国
项目状态：
未结题
起止时间：
至
来源：
https://reporter.nih.gov/project-details/6289962
关键词：
data collection methodology /evaluation epidemiology health science research analysis /evaluation method development statistics /biometry

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
错误测量或缺失的数据可能会导致错误或误导性的结论，并在包括环境流行病学在内的各种生物医学领域造成普遍问题。另一方面，通过仔细设计研究，利用计划缺失，研究人员可以节省资金，同时实现有效和强大的统计推断。该项目旨在开发新的统计方法，并应用现有方法，以应对因计划外和计划内数据计量错误或缺失而对有效统计估计和测试造成的挑战。- 逻辑回归，病例对照研究，统计模型
英文摘要
Mismeasured or missing data can lead to false or misleading conclusions and present a widespread problem in a variety of biomedical fields, including environmental epidemiology. On the other hand, by carefully designing studies to make use of planned missingness, researchers may save money while achieving valid and powerful statistical inference. This project seeks to develop new statistical methods and to apply existing methods to address challenges to valid statistical estimation and testing posed by mismeasured or missing data, both unplanned and planned. - logistic regression, case-control studies, statistical models
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STATISTICAL METHODS IN HUMAN DEVELOPMENT/CLINICAL STUDIES
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