Работа с пропущенными данными в клинических исследованиях

Поскольку пропущенные данные присутствуют почти в каждом исследовании, важно правильно с ними работать. Прежде всего следует учитывать механизм пропусков. Пропуски могут быть полностью случайными (MCAR), случайными (MAR) или неслучайными (MNAR). При полностью случайных пропусках анализ полных наблюдений может быть корректным. В некоторых ситуациях анализ полных наблюдений дает корректные результаты и при случайных пропусках. Однако в большинстве случаев следует использовать вменение пропущенных данных. Что касается методов вменения, настоятельно рекомендуется применять множественное вменение, поскольку оно позволяет получать корректные оценки с учетом неопределенности значений, подставленных вместо пропусков. При неслучайных пропусках даже множественное вменение не обеспечивает корректных результатов. Проблема заключается в том, что отличить случайные пропуски от неслучайных невозможно. Наконец, необходимо понимать, что предотвращение пропусков всегда предпочтительнее их последующей обработки.