Лонгитюдные исследования являются ценным инструментом биостатистики для понимания прогрессирования заболеваний и последствий для здоровья с течением времени. Однако отсутствие данных может создать проблемы при анализе продольных данных. В этом тематическом блоке мы рассмотрим различные типы механизмов отсутствия данных в продольных исследованиях и их влияние на анализ продольных данных и биостатистику.
Типы механизмов отсутствия данных
Существует несколько типов механизмов отсутствия данных, которые могут возникнуть в продольных исследованиях. Понимание этих механизмов имеет решающее значение для правильной обработки недостающих данных в статистическом анализе. К основным типам механизмов отсутствия данных относятся:
- Полностью случайное отсутствие (MCAR) : в этом механизме отсутствие не связано с какими-либо наблюдаемыми или ненаблюдаемыми переменными, что делает недостающие данные игнорируемыми при анализе.
- Случайное отсутствие (MAR) : MAR возникает, когда вероятность пропуска зависит от других наблюдаемых переменных, но не от самих отсутствующих данных. Этот тип недостающих данных можно устранить с помощью соответствующих статистических методов.
- Отсутствует не случайно (MNAR) : MNAR относится к отсутствию, которое связано с ненаблюдаемыми значениями отсутствующих данных. С этим типом недостающих данных сложнее всего справиться в продольных исследованиях.
Влияние на продольный анализ данных
Наличие недостающих данных может иметь серьезные последствия для продольного анализа данных. В зависимости от типа механизма отсутствия данных могут потребоваться различные статистические подходы для учета недостающих данных и получения достоверных результатов. Игнорирование недостающих данных или использование неподходящих методов может привести к предвзятым оценкам и ошибочным выводам.
МКАР и МАР
Когда недостающие данные соответствуют механизмам MCAR или MAR, существуют статистические методы, такие как множественное вменение и оценка максимального правдоподобия, которые можно использовать для устранения недостающих данных и смягчения их влияния на анализ. Эти методы могут помочь исследователям получить объективные оценки и обоснованные выводы в продольных исследованиях.
МНАР
Работа с данными MNAR более сложна, поскольку требует моделирования основных причин отсутствия. Для учета MNAR и получения значимых результатов могут потребоваться анализ чувствительности и передовые методы моделирования, такие как модели сочетания шаблонов и модели выбора.
Соображения по биостатистике
Биостатистам необходимо тщательно учитывать механизмы недостающих данных в продольных исследованиях при планировании исследований и анализе данных. Понимание природы недостающих данных имеет важное значение для выбора соответствующих статистических методов и обеспечения достоверности и надежности результатов исследований. Кроме того, специалисты по биостатистике играют решающую роль в проведении анализа чувствительности и изучении потенциального влияния предположений о недостающих данных на результаты исследования.
Заключение
Отсутствие механизмов данных в продольных исследованиях создает проблемы, которые требуют тщательного рассмотрения при анализе продольных данных и биостатистике. Понимая различные типы механизмов отсутствия данных и их последствия, исследователи и специалисты по биостатистике могут принимать обоснованные решения о том, как устранить недостающие данные, и делать обоснованные выводы из продольных исследований.