Uso da imputação múltipla de dados faltantes
Uma Simulação Utilizando Dados Epidemiológicos
Bibliographic Data
| ID | 5223081 |
|---|---|
| Authors | Luciana Neves Nunes (0000-0003-0151-1876, Universidade Federal do Rio Grande do Sul), Mariza Machado Klück (Universidade Federal do Rio Grande do Sul), Jandyra Maria Guimarães Fachel (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) |
| Year | 2009 |
| Volume | 25 |
| Issue | 2 |
| Pages | 268-278 |
| Publication date | 2009-02-01 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Cadernos de Saude Publica (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0102-311X • E-ISSN: 1678-4464 |
| Publisher | FapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.1590/s0102-311x2009000200005 |
| PMID | 19219234 |
| OpenAlex | W2129814723 |
| SciELO | S0102-311X2009000200005 |
| Language | PT |
| Citations received | 7 |
| References cited | 18 |
Em situações com dados faltantes, é comum restringir-se à análise dos sujeitos com dados completos. Porém, as estimativas com apenas esses sujeitos podem tornar-se viesadas. A prática de preenchimento de dados faltantes é a chamada técnica de imputação. Este trabalho tem como objetivo divulgar o método de imputação múltipla. Em um conjunto de dados de 470 pacientes cirúrgicos, foram ajustados modelos logísticos para o desfecho óbito. Foram gerados dois conjuntos de dados incompletos: um com 5% e outro com 20% de dados faltantes para uma variável. Foram ajustados modelos para o conjunto completo, com dados faltantes e para o conjunto completado por imputação múltipla. As estimativas obtidas pela análise dos conjuntos com dados faltantes e com o conjunto completo foram diferentes, principalmente as do conjunto com 20% de dados faltantes. A imputação múltipla utilizada pareceu eficiente, pois os resultados conseguidos com o banco completado por imputações foram próximos dos obtidos com o conjunto completo. Porém, um coeficiente deixou de ser estatisticamente significativo. A imputação múltipla se mostrou superior à análise do conjunto com dados faltantes, que desconsiderou os casos incompletos
Data mining · Data set · Imputation (statistics) · Missing data · Statistics · Computer Science · Insurance, Mortality, Demography, Risk Management · Mathematics · Statistical Methods and Bayesian Inference · Statistical Methods in Epidemiology
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| Citations per year | 0.47 |
|---|---|
| Citation span | 2011 - 2025 (15) |
| Highly cited | No |