目的 探讨在纵向随访数据中如何处理缺失值和相关性,充分利用所收集到的数据来反映研究总体. 方法 先模拟产生纵向完整数据集和缺失数据集,然后用多重填补法(multiple imputation methods,MI)和多水平模型(multilevel model,MLM)来处理,再用随机区组方差分析比较各组的差异,最后用实例验证.结果 不同缺失类型和不同缺失比例的数据集所得结果一致:基于MI的MLM所得的偏差比MLM小,且随着填补次数的增多而有所减小;偏差随着缺失率的增大而增加,样本量大的结果更稳定.实例分析也验证了模拟的结果.结论 用多重填补法和多水平模型共同处理纵向随访数据可以提高结果的准确性和精确性.
作者：吴秋红；张丕德；周国茂；罗珍胄
来源：中华疾病控制杂志 2016 年 20卷 7期
