选择模型的分析不完整的纵向临床试验由于辍学:一个应用程序的多中心试验数据
中遇到的一个常见问题是缺失的数据统计分析,这发生在一些变量在一些单位有缺失值。本文的分析纵向连续测量和不完整的数据将不可忽略的辍学生。在重复测量数据,解决这样一个问题,选择模型假定outcome-dependent辍学的机制,共同的测量一起辍学重复措施的过程。我们考虑建设一个特定类型的选择模型,使用逻辑回归模型来描述的依赖辍学在纵向测量指标。我们专注于使用Diggle-Kenward模型作为一种工具来评估的灵敏度选择模型的建模假设。我们的主要目的是探讨影响推理可能对辍学认为数据的过程。我们限制注意重复的高斯模型的措施,可能即使辍学。研究这个问题,我们进行申请分析不完整的纵向临床试验与辍学通过使用一个实际的例子的形式进行的多中心临床试验数据。
阿里Satty
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