De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 21 november : Hoe gaan we om met ontbrekende.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 21 november : Hoe gaan we om met ontbrekende."— Transcript van de presentatie:

1 Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, uur 21 november : Hoe gaan we om met ontbrekende waarnemingen? 19 december : Hoe bepaal ik of een verband lineair is?" 16 januari : Overeenstemming Sprekers: Vaclav Fidler, Hans Burgerhof, Wendy Post DG Epidemiologie Doorlopende serie laagdrempelige lezingen, voor iedereen vrij toegankelijk.

2 Hoe gaan we om met ontbrekende waarden? • Wat zijn ontbrekende waarden? • waarom vormen zij een probleem? • mogelijke oorzaken van missing • missing data processen • Identificatie van missing data proces • methoden van analyse – bespreking van methode – voor- en nadelen – statistische software • algemene richtlijnen voor omgaan met missing data

3 Wat zijn ontbrekende waarden? Missende waarden (missing data) – in geval van niet van toepassing – in geval van een 0 – overlijden – gecensureerde waarnemingen – latente variabelen

4 Wat zijn ontbrekende waarden? Soorten • unit non-response • Item non-response • wave non-response (longitudinale data) – dropout na een zeker moment (monotone drop-out)

5 Waarom leveren missing data problemen op? 1. Reductie aantallen – grotere onbetrouwbaarheid – lagere power 2. Bias/vertekening –Proportie missende waarden –Verschil tussen completers en non- completers hangt af van het missing data proces: waarom ontbreken de waarnemingen ?

6 Redenen van missing data •methodologische factoren –definitie –schalen –hoeveelheid –timing •logistieke/administratieve factoren –instructies aan en motivatie van hulpverleners –monitoring –datamanagement –benadering patient •patient gerelateerde factoren

7 Redenen van missing data en missing data process De redenen van missing bepalen het missing data proces!!!! Identificatie van redenen is essentieel Niet elke statistische methode levert unbiased resultaten op onder alle missing data processen.

8 Typologie van missing data processen MCAR: Missing Completely At Random MAR: Missing At Random MNAR: Missing Not At Random (NMAR: Not Missing At Random) Y: de verzameling van variabelen met missings X: de verzameling variabelen zonder missings Z: verzameling variabelen die een relatie hebben met missing R: het optreden van missing

9 Missing Completely At Random Y: de verzameling van variabelen met missings X: de verzameling variabelen zonder missings Z: verzameling variabelen, die relatie hebben met missing R: optreden van missing (missing data proces) X Z Y R In statistische termen: MCAR P(R|Y,X) = P(R)

10 Missing At Random Y: de verzameling van variabelen met missings X: de verzameling variabelen zonder missings Z: verzameling variabelen, die relatie hebben met missing R: het optreden van missing (missing data proces) X Z Y R In statistische termen: MAR P(R|Y,X) = P(R|X)

11 Missing Not At Random Y: de verzameling van variabelen met missings X: de verzameling variabelen zonder missings Z: verzameling variabelen, die relatie hebben met missing R: het optreden van missing (missing data proces) X Z Y R In statistische termen: MNAR P(R|Y,X) = P(R|Y,X)

12 Missing data processen longitudinale data Y1, Y2,,…, Yt, …, Yp : p herhaalde metingen MCAR: missing hangt niet af van scores in het verleden, heden en toekomst MAR: Missing hangt af van verleden, niet van heden en toekomst MNAR:Missing hangt af van heden en/of toekomst

13 Voorbeeld verloop bloeddruk over de tijd In februari: metingen van 32 patienten In maart: deel van patienten komt niet op dagen in verband met slecht weer Vraag: wat is het missing data proces?

14 Voorbeeld verloop bloeddruk over de tijd In februari: metingen van 32 patienten In maart: patienten die de eerste keer geen hoge bloeddruk hebben komen niet opdagen Vraag: wat is het missing data proces?

15 Voorbeeld verloop bloeddruk over de tijd In februari: metingen van 32 patienten In maart: alleen van patienten die in maart een hoge bloeddruk hebben zijn de waarden genoteerd. Vraag: wat is het missing data proces?

16 Identificatie van missing data proces Twee methoden: •Het achterhalen/bijhouden van redenen missing •Het modelleren van het ‘missing data proces’

17 Methoden van analyse •Complete case analyse •Summary measures •Available case analyse •Single imputatie •Multiple imputatie •Likelihood based methoden •Selectie en pattern-mixture modellen

18 Complete case analyse Alle respondenten met missing worden uit de analyse gelaten Voordelen •Simpele manier •alle standaard statistische technieken zijn toepasbaar Nadelen •de aantallen zijn kleiner, dus lagere power en hogere onbetrouwbaarheid •alleen bij MCAR unbiased resultaten

19 Summary measures Longitudinale setting Reduceren van data door 1 belangrijk aspect te nemen, bijv: maximum, minimum, mediaan of Gemiddelde Voordeel •Simpel Nadeel •geeft alleen onder MCAR unbiased resultaten

20 Available case analyse Longitudinale setting Analyse per tijdstip voor alle beschikbare personen Voordelen •Simpele manier •alle standaard statistische technieken zijn toepasbaar Nadelen •geen rekening met longitudinaal karakter; per meetmoment andere personen •unbiased resultaten alleen bij MCAR

21 Single imputatie Het invullen van de missende waarden met een ‘goede’ schatting Doel: een dataset zonder ontbrekende waarden Verschillende methodes •Last Value carried forward •mean en regression imputation •hot deck en cold deck imputation

22 Single imputatie Voordelen: •simpel •Analyse data met standaard technieken/software Nadelen •onderzoeker vergeet imputatie: standaardfouten te klein •imputatie kan bias veroorzaken onder alle missing data processen

23 Multiple imputatie •Niet 1 keer de missende waarde schatten, maar meerdere keren. •Variabiliteit van de schattingen maakt correctie van de standaardfouten mogelijk

24 Multiple imputatie 1.Specificatie van het imputatiemodel (Y(mis)| X, R) –vorm van het model –selectie van predictoren •die relevant zijn in onderzoek •relatie hebben met het optreden van missing 2.Trekken van m sets imputaties –Verdeling van missende waarden –Verdeling van de parameters van het imputatiemodel –Resultaat: m complete datasets

25 Multiple imputatie (2) 3. Doe de analyse op de m complete data: resultaat: m schattingen 4.Poolen van de m analyses

26 Multiple imputatie Voordelen •standaardfouten worden goed geschat •Het missing data proces kan in het imputatiemodel worden meegenomen: dus, Als de imputaties afhangen van een NMAR principe dan schattingen unbiased onder NMAR •Veel programmatuur beschikbaar, maar…..

27 Multiple imputatie Software: •R •MICE (S-plus) •ICE (STATA implementation of MICE) •IVEWARE (SAS) •SOLAS •SAS proc MI en •SAS proc MIANALYZE •NORM, CAT, MIX, PAN (Schafer) •AMELIA

28 Multiple imputatie Nadelen: •Alles hangt af van juist imputatiemodel (meest moeilijke stap van deze procedure) •Gebruikers van software: moeten zich realiseren dat ze zelf moeten nadenken over imputatiemodel: het is geen vast recept!!! •MI: lost het probleem van de identificatie van missing data proces niet op!!

29 Likelihood based methoden Modelbenadering gebaseerd op theoretische verdeling van de data: Schatten van effecten gebeurt op de meest waarschijnlijke waarden gegeven de data. (regressiemodel benaderingen: random effects modellen) •Alle geobserveerde data doen mee in de likelihood Voordelen: •unbiased resultaten bij MCAR en MAR •Veel programmatuur beschikbaar

30 Likelihood based methoden programmatuur –R –SAS proc-mixed –Vanaf SPSS12 mixed models –STATA –Mlwin –S-plus –Egret

31 Likelihood based methoden Nadelen (zelfde als bij MI, maar dan expliciet) 1.Geavanceerdere methoden vereist meer statistische kennis 2.Verdeling van de data moet bekend zijn 3.Wat te doen bij MNAR?

32 MNAR: likelihood based Modelleren van gezamenlijke verdeling 1.Selectie modellen (Diggle & Kenward, 1994) f(Y,X,R) = f(Y,X) P(R| Y,X) 2. pattern-mixture modellen (Little, 1993; Hedeker & Gibbons,1997) f(Y,X,R) = f(Y,X|R) P(R)

33 algemene richtlijnen •Voorkomen is beter dan genezen •Identificatie van missing data proces: –verzamel gegevens redenen missings –Modelleren van het proces •Bij niet MCAR gebruik altijd (ook) likelihood based benaderingen of multiple imputaties •Bij MNAR: modelleer missing data process (likelihood based of MI) •sensitiviteitsanalyses

34 literatuur •Statistics in Medicin Volume 17, Issue 5-7, 1998 (Bernhard&Gelber) –Curran et. al ‘Incomplete quality of life data in randomized trials: Missing forms’ –Curran et. al ‘Identifying the types of missings in QOL data from clinical trials’ –Bernhard et.al ‘Missing QOL data in cancer clinical trials: serious problems and challenges’ •Diggle&Kenward (1994) ‘Informative dropout in longitudinal data analysis’ applied statistics 43, no 1. •Schafer&Graham (2002) ‘Missing data: our view of the state of the art’ Psychological Methods Vol 7, no 2


Download ppt "Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 21 november : Hoe gaan we om met ontbrekende."

Verwante presentaties


Ads door Google