Отправить статью по E-mail Пропуск данных в выборке: как решать проблему и как ее избежать
- Авторы: Тихова Г.П.1
-
Учреждения:
- ГБОУ ВПО «Петрозаводский государственный университет»
- Выпуск: Том 10, № 3 (2016)
- Страницы: 205-209
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/1993-6508/article/view/42843
- DOI: https://doi.org/10.18821/1993-6508-2016-10-3-205-209
- ID: 42843
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Статья посвящена проблеме пропуска данных в клинических исследованиях и испытаниях. Рассмотрены три механизма, ответственных за возникновение пропущенных данных в выборке. Подробно рассмотрен каждый из них, его влияние на репрезентативность выборки и величину смещения результатов. Указаны пути снижения вероятности и количества пропущенных данных на этапе планирования исследования и на стадии статистической обработки и формулирования заключений.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Галина Петровна Тихова
ГБОУ ВПО «Петрозаводский государственный университет»
Email: tikhovag@gmail.com
научный сотрудник лаборатории клинической эпидемиологии Института высоких биомедицинских технологий, ГБОУ ВПО «Петрозаводский государственный университет» 185910, Петрозаводск
Список литературы
- Mirkes E.M., Coats, T.J., Levesley J., Gorban, A.N. Handling missing data in large healthcare dataset: A case study of unknown trauma outcomes. Computers in Biology and Medicine. 2016; 75: 203-16.
- Тихова Г.П. Планируем клиническое исследование. Вопрос 2: Выбор конечных точек. Регионарная анестезия и лечение острой боли. 2014; 10(4): 67-70.
- Enders C.K. Applied Missing Data Analysis. New York: Guilford Press; 2010
- Rubin D.B. Inference and Missing Data. Biometrika.1976; 63(3): 581-92.
