Оценка множественной импутации при высокой доле пропущенных данных: сколько — это слишком много?

Введение: Множественная импутация (MI) считается эффективным методом обработки пропущенных данных в исследованиях общественного здоровья. Однако неизвестно, насколько она эффективна, если для переменной отсутствует значительная доля наблюдений.

Методы: На данных исследования «Прогнозирование ишемической болезни сердца» оценили эффективность множественной импутации при доле пропусков от 20 до 80%. Использовали абсолютное смещение (|bias|) и среднеквадратичную ошибку (RMSE) при трёх механизмах пропусков: полностью случайных (MCAR), случайных (MAR) и неслучайных (NMAR).

Результаты: При всех механизмах пропусков абсолютное смещение и среднеквадратичная ошибка при множественной импутации были значительно меньше, чем при анализе полных наблюдений (CCA), особенно при высокой доле пропусков. При увеличении числа импутаций с M=10 до M=50 абсолютное смещение и среднеквадратичная ошибка практически не менялись. Среди методов импутации метод Монте-Карло с цепями Маркова (MCMC) при всех механизмах пропусков обеспечивал меньшее абсолютное смещение и среднеквадратичную ошибку, чем регрессионный метод и метод сопоставления по прогнозируемому среднему.

Выводы: Чем выше доля пропусков, тем обоснованнее применение множественной импутации: при всех механизмах пропусков она обеспечивала менее смещённые оценки. Однако при высокой доле пропусков для корректной импутации необходимо учитывать число импутаций, метод импутации и механизм пропусков.