【摘 要】
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在医学科研中,由于失访、无应答或记录不清等各种原因,经常会遇到数据缺失的问题.某些观察性研究数据,可能会有相当数量的观察对象至少有一个协变量数据缺失.在利用倾向评分
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在医学科研中,由于失访、无应答或记录不清等各种原因,经常会遇到数据缺失的问题.某些观察性研究数据,可能会有相当数量的观察对象至少有一个协变量数据缺失.在利用倾向评分法进行数据分析时,由于倾向评分(propensity score,PS)的计算依赖于这些协变量,每个观察单位只要有一个协变量的观察值缺失,就无法估计其PS值.如果忽视这些缺失值的存在,则会导致大量的观察对象在分析过程中被剔除.因此,为了充分利用所收集到的资料,尽可能得到可靠的结果,在计算PS值之前,就有必要识别各协变量的缺失程度和缺失类型,在此
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