【摘 要】
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目的 简要介绍R 环境下MICE填补方法（Multivariate imputation by chained equations）的填补估算应用并评价其填补效果.方法以实际数据阐述填补估算流程,比较MICE与常见的缺失
【机 构】
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中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系
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目的 简要介绍R 环境下MICE填补方法（Multivariate imputation by chained equations）的填补估算应用并评价其填补效果.方法以实际数据阐述填补估算流程,比较MICE与常见的缺失数据处理方法（删除法、均（众）数法、回归法）填补估算效果的差异.结果当数据缺失率为10%时,MICE与常见的缺失数据处理方法估算结果无明显差异,各填补方法的3种变量的回归系数估计的相对误差在10%左右.随着缺失率的增加（20%,40%）,各方法回归系数估计的相对误差都增加,但MICE 3种
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