利用Monte Carlo技术模拟研究不同缺失值处理方法对完全随机缺失数据的处理效果北大核心CSCD

目的 以医疗卫生机构年报资料为数据来源,采用成组删除法、极大似然估计法、多重填补法分别对模拟的完全随机缺失数据集缺失值进行处理,比较不同缺失率下三种方法的缺失处理效果。方法 运用SAS9.3,采用Monte Carlo技术模拟完整数据集及不同缺失比例数据集,利用成组删除法、EM算法、MCMC算法对缺失数据进行处理,得到不同处理方法后的参数估计结果,与完整数据集参数估计进行比较。结果 对于完全随机缺失数据,不同缺失率下,成组删除法的准确率均比较好;缺失率小于10%,三种方法处理效果差异不大;缺失率在10%-30%,成组删除法精确度逐渐降低,EM与MCMC准确度与精确度较好,缺失率大于30%,MCMC准确度与精确度相对较好。结论 对于不同缺失率的数据,综合考虑准确度和精确度,采用不同的方法进行处理。