队列研究随访中的数据缺失填补策略

队列研究随访中的数据缺失填补策略演讲人01队列研究随访中的数据缺失填补策略02引言：数据缺失——队列研究中的“隐形挑战”03数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”04数据缺失的评估与诊断：填补前的“全面体检”05数据缺失填补策略的核心方法：从“简单填充”到“模型推断”06填补策略的选择与应用原则：从“方法”到“实践”的桥梁07填补后数据的质量评估与报告规范：确保透明性与可重复性08结论与展望：填补策略的本质——“还原数据的真实”目录01队列研究随访中的数据缺失填补策略02引言：数据缺失——队列研究中的“隐形挑战”引言：数据缺失——队列研究中的“隐形挑战”队列研究通过前瞻性追踪暴露人群与对照人群的健康结局，是探究疾病病因与预后关系的核心研究设计。其结论的科学性高度依赖于随访数据的完整性与准确性。然而，在长达数年甚至数十年的随访过程中，受试者失访、测量误差、数据录入遗漏、退出研究等问题不可避免，导致数据缺失成为队列研究中普遍存在的现象。据流行病学统计，大型队列研究的失访率常达10%-30%，部分长期随访研究甚至超过50%。数据缺失绝非简单的“数据空缺”，若处理不当，会通过多重路径引入偏倚：若缺失与暴露因素相关（如暴露组因不良反应更易失访），可能高估或低估暴露效应；若缺失与结局相关（如重症患者因病情恶化无法完成随访），可能扭曲结局的时间分布；若缺失同时与暴露和结局相关（如经济条件差者既更可能暴露于危险因素，又更易失访），可能产生混杂偏倚。这些偏倚轻则降低研究统计效能，重则导致结论完全错误。引言：数据缺失——队列研究中的“隐形挑战”填补策略（ImputationStrategy）作为应对数据缺失的核心方法，旨在通过合理估计缺失值，保留样本信息，减少偏倚。然而，填补绝非简单的“数字游戏”——其本质是基于“可观察数据”对“不可观察信息”的科学推断，需兼顾统计方法严谨性与领域知识合理性。本文将从数据缺失的类型与机制出发，系统梳理填补策略的理论基础、方法体系、选择逻辑及质量评估，为队列研究实践提供兼具科学性与操作性的指导框架。03数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”填补策略的选择首先依赖于对数据缺失类型的精准判断。不同类型的缺失反映了不同的发生机制，直接决定填补方法的适用性与局限性。从统计角度，数据缺失可分为三类，其特征与成因如下：（一）完全随机缺失（MissingCompletelyAtRandom,MCAR）定义：缺失的发生与观察到的数据及未观察到的数据均无关，即缺失是一个完全随机的事件。例如，在队列研究中，受试者因“搬家更换电话号码”导致失访，且“搬家”与暴露因素（如吸烟状态）、结局（如肺癌发生）无任何关联。特征：MCAR缺失数据集的缺失组与未缺失组在所有变量（暴露、结局、协变量）的分布上无统计学差异。此时，缺失数据可视为“随机丢弃”，直接删除缺失样本不会引入偏倚，但会损失统计效能。数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”发生机制：多由与研究目的无关的随机因素导致，如测量设备故障、数据录入员偶然失误、受试者临时遗忘随访等。在实际研究中，纯粹的MCAR较为罕见，需通过统计检验（如Little’sMCARTest）验证——若检验结果不拒绝原假设（P>0.05），提示数据可能为MCAR。填补意义：MCAR数据虽可直接删除，但为保留样本信息，仍可采用填补策略。此时，简单填补方法（如均值填补）即可满足需求，但复杂方法（如多重填补）能更高效利用数据信息。数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”（二）随机缺失（MissingAtRandom,MAR）定义：缺失的发生与观察到的数据相关，但与未观察到的数据无关。即给定观察到的数据后，缺失与未观察的数据条件独立。例如，在老年队列研究中，受试者因“年龄较大”更可能拒绝某些侵入性检查（导致缺失），但若已控制年龄、性别等协变量，缺失的发生不再与未观察的结局（如认知功能评分）直接相关。特征：MAR数据中，缺失组的协变量分布与未缺失组可能不同，但在调整协变量后，缺失与结局的关联被消除。例如，年轻受试者随访完成率高，但若在分析中控制年龄，年龄本身不再是缺失的影响因素。发生机制：多由与研究变量相关的已知因素导致，如基线特征（年龄、教育程度）、随访管理方式（电话随访vs.面访）、测量依从性等。实际研究中，约80%的数据缺失可归为MAR，是填补策略的核心适用对象。数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”填补意义：MAR数据若直接删除，会因样本选择性偏倚导致结论偏差；而通过合理填补（如基于协变量的回归填补、多重填补），可利用观察数据的信息“预测”缺失值，有效控制偏倚。（三）非随机缺失（MissingNotAtRandom,MNAR）定义：缺失的发生与未观察到的数据直接相关，即缺失本身包含关于结局的重要信息。例如，在抑郁症队列研究中，病情恶化的患者因“羞耻感”拒绝随访，导致“抑郁评分”缺失——此时，缺失值本身反映了更严重的抑郁状态。特征：MNAR数据中，缺失信息无法通过观察数据完全解释，缺失组的潜在结局与未缺失组存在系统性差异。例如，上述抑郁研究中，即使控制基线抑郁评分、年龄等协变量，失访者的实际抑郁水平仍显著高于完成随访者。数据缺失的类型与发生机制：填补策略的“诊断基础”发生机制：多由与研究结局直接相关的未测量因素或测量误差导致，如结局相关的失访（如重症患者死亡脱落）、测量工具的敏感性不足（如患者因疼痛无法完成问卷）、社会期望偏倚（如受试者隐瞒不良行为）等。MNAR是“最难处理的缺失类型”，需结合领域知识与敏感性分析判断。填补意义：MNAR数据无法通过统计方法完全消除偏倚，但可通过敏感性分析评估不同填补假设（如“假设失访者结局比未失访者差20%”）对结论的影响，为结果解读提供稳健性证据。缺失机制对填补策略的启示理解缺失机制是填补策略的“诊断前提”：若数据为MCAR，简单填补或删除样本均可；若为MAR，需基于观察数据构建模型填补；若为MNAR，需结合敏感性分析审慎解读。值得注意的是，实际研究中缺失机制的判断常依赖专业假设（如“失访是否与暴露相关”）而非纯统计检验，需研究者深入理解研究设计与数据收集过程。04数据缺失的评估与诊断：填补前的“全面体检”数据缺失的评估与诊断：填补前的“全面体检”在填补前，需对缺失数据进行系统评估，明确缺失的严重程度、分布特征及潜在影响，为填补策略选择提供依据。评估内容可概括为“三问”：缺失多少？缺失在哪里？缺失为何发生？缺失率与分布特征评估整体缺失率计算所有变量或关键变量的缺失比例，判断缺失的严重程度。例如，若暴露因素的缺失率<5%，可直接删除或简单填补；若结局变量的缺失率>20%，需优先考虑填补；若协变量缺失率>30%，可能需考虑变量删除或构建替代指标。缺失率与分布特征评估变量间缺失模式通过缺失值矩阵（MissingValueMatrix）或热图（Heatmap），观察不同变量的缺失是否集中。例如，若“血压测量值”与“心率测量值”同时缺失，提示可能存在测量设备故障；若“社会经济地位”相关变量缺失率高，可能与问卷设计不合理有关。缺失率与分布特征评估时间维度缺失趋势对于纵向队列数据，需分析缺失率随时间的变化趋势。例如，失访率是否随随访时间延长而升高（如5年随访失访率10%，10年随访升至30%）？若存在“时间点相关的缺失”（如某次随访因疫情导致大规模缺失），需在填补中考虑时间效应。缺失机制检验方法尽管缺失机制无法直接验证，但可通过以下方法间接推断：缺失机制检验方法比较缺失组与未缺失组的基线特征采用t检验（连续变量）、卡方检验（分类变量）或秩和检验，比较失访组与未失访组在暴露因素、协变量（如年龄、性别、基线健康状况）上的差异。若存在统计学差异，提示可能偏离MCAR，需进一步分析是否为MAR或MNAR。缺失机制检验方法Little’sMCAR检验该检验通过比较缺失数据与观察数据的分布一致性，判断数据是否为MCAR。原假设为“数据为MCAR”，若P<0.05，拒绝原假设，提示数据可能为MAR或MNAR。需注意，Little’s检验对样本量敏感，大样本下易拒绝原假设，需结合专业判断解读。缺失机制检验方法模型辅助判断构建“缺失指示变量”（1=缺失，0=未缺失），将其作为结局变量，以暴露因素、协变量为预测变量进行回归分析。若模型有统计学意义（P<0.05），提示缺失与观察数据相关，支持MAR假设；若加入未观察的结局变量（如通过替代指标估计）后模型显著变化，提示可能为MNAR。缺失数据对研究结果的影响模拟通过“有缺失-无缺失”数据集的对比，评估缺失对结论的潜在影响：缺失数据对研究结果的影响模拟统计效能损失删除缺失样本后，计算样本量变化及置信区间宽度，评估是否因样本量不足导致效应估计不精确。例如，原计划纳入1000人，失访200人，统计效能可能从90%降至70%。缺失数据对研究结果的影响模拟效应估计偏倚采用“完全案例分析”（CompleteCaseAnalysis,CCA）与“填补数据集”比较效应值（如HR、OR）的差异。若差异超过10%，提示缺失可能引入实质性偏倚，需优先填补。缺失数据对研究结果的影响模拟亚组分析稳定性检查缺失在不同亚组（如年龄组、暴露组）的分布是否均衡。例如，若年轻组失访率5%，老年组失访率30%，且老年组结局发生率更高，直接删除可能导致“年轻组效应被高估”。评估阶段的注意事项评估阶段需避免两个误区：一是“仅凭缺失率判断”——即使缺失率低（如5%），若缺失机制为MNAR，仍可能引入严重偏倚；二是“过度依赖统计检验”——Little’s检验仅能辅助判断，缺失机制的最终确定需结合研究设计背景（如暴露因素是否影响随访依从性）。05数据缺失填补策略的核心方法：从“简单填充”到“模型推断”数据缺失填补策略的核心方法：从“简单填充”到“模型推断”填补策略的核心目标是“在最小化偏倚的前提下，最大化利用数据信息”。根据填补的复杂程度与假设条件，可分为传统填补方法、多重填补、基于模型的方法及机器学习方法四大类，每类方法适用于不同的缺失机制与研究场景。传统填补方法：原理、适用性与局限性传统方法通过单一值填补缺失，操作简单但假设较强，适用于MCAR或轻度MAR数据。1.均值/中位数/众数填补原理：用变量的均值（连续变量）、中位数（偏态分布）或众数（分类变量）填补缺失值。例如，若“收缩压”均值为120mmHg，所有缺失收缩压均填补为120。适用性：MCAR数据，且变量分布近似正态；分类变量的名义变量（如性别）可使用众数填补。局限性：-人为压缩变量变异，低估标准误；-忽略变量间相关性，如“收缩压”缺失与“BMI”相关时，均值填补无法利用BMI信息；-可能产生“无意义值”（如用均值填补“年龄”时，可能填补出非整数年龄）。传统填补方法：原理、适用性与局限性2.末次观测结转（LastObservationCarriedForward,LOCF）原理：纵向数据中，用受试者最后一次观察值填补后续缺失值。例如，某受试者在第2年随访时血压为130/85mmHg，第3年失访，则第3年血压填补为130/85。适用性：短期随访、结局变化缓慢的疾病（如慢性高血压），且缺失与时间相关（如临时失访）。局限性：-假设“结局保持不变”，但多数疾病结局随时间动态变化（如肿瘤进展），LOCF会高估结局稳定性；-仅适用于最后一次观察值之前的数据，若基线数据缺失，LOCF无法填补；-在MAR或MNAR数据中易引入偏倚。传统填补方法：原理、适用性与局限性回归填补原理：基于观察数据构建回归模型（线性回归、逻辑回归），用预测值填补缺失值。例如，以“年龄、性别、BMI”为预测变量，“收缩压”为结局，构建回归方程，用该方程预测缺失收缩压。适用性：MAR数据，且缺失变量与观察变量存在线性相关。局限性：-回归模型假设线性关系，若实际关系非线性（如U型曲线），预测值偏差大；-忽略预测的不确定性，填补值过于“精确”，低估标准误；-可能产生“无意义预测值”（如逻辑回归预测的概率>1或<0）。传统填补方法：原理、适用性与局限性回归填补4.最近邻匹配填补（NearestNeighborImputation）原理：根据观察变量的相似性，为每个缺失样本寻找“最相似”的完整样本，用其值填补缺失。例如，缺失样本的“年龄=55岁、性别=男、BMI=26”，在完整样本中寻找最接近的样本（年龄54岁、男、BMI=26.5），用其收缩压填补。适用性：高维数据，且缺失变量与观察变量存在复杂相关。局限性：-“相似性”定义依赖距离度量（如欧氏距离），若变量量纲不同（如年龄vs.收入），需标准化处理；-可能产生“过度填补”（多个缺失样本使用同一完整样本的值）；-计算复杂度高，大样本下效率低。传统填补方法：原理、适用性与局限性回归填补（二）多重填补（MultipleImputation,MI）：解决“不确定性”的统计艺术传统方法通过单一值填补，忽略预测的不确定性；多重填补则通过生成“多个可能的填补值”，模拟缺失值的分布，最终合并结果，是目前国际公认的“金标准”方法。传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的基本原理与步骤MI的核心思想是“填补-分析-合并”三步法：-填补（Imputation）：为每个缺失数据生成m个（通常m=5-10）填补值，形成m个“完整数据集”；-分析（Analysis）：对每个完整数据集分别进行统计分析（如Cox回归），得到m组效应估计值（HR）与标准误（SE）；-合并（Pooling）：采用Rubin’s规则合并m组结果，计算综合效应值与综合标准误，考虑填补过程的不确定性。Rubin’s公式：\[\bar{\theta}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\theta_i\]传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的基本原理与步骤\[T=\bar{V}+\left(1+\frac{1}{m}\right)B\]其中，\(\bar{\theta}\)为综合效应值，\(\theta_i\)为第i个数据集的效应值，\(\bar{V}\)为平均within-imputation方差，\(B\)为between-imputation方差，\(T\)为总方差。传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的模型选择MI的关键在于“填补模型需包含所有分析中使用的变量”（暴露、结局、协变量）及“与缺失机制相关的变量”，以确保MAR假设成立。根据数据类型，可选择不同模型：|数据类型|填补模型示例|适用场景||----------------|---------------------------------------|-----------------------------------||连续变量|线性回归模型|如血压、生化指标||二分类变量|逻辑回归模型|如是否患病、是否暴露||有序多分类变量|有序逻辑回归模型|如疾病严重程度（轻、中、重）||名义多分类变量|多项逻辑回归模型|如职业类型、种族|传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的模型选择|纵向数据|混合效应模型|重复测量数据（如多次随访的血糖）||时间-事件数据|基于风险集的填补模型（如IPCW）|含删失数据的生存分析|传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的软件实现与注意事项软件工具：R（`mice`、`Amelia`包）、SAS（`PROCMI`、`PROCMIANalyze`）、Stata（`misuite`）均可实现MI操作。以`mice`包为例，代码框架如下：传统填补方法：原理、适用性与局限性```rlibrary(mice)指定填补模型（线性回归、逻辑回归等）imp<-mice(data,m=5,method="pmm",seed=123)pmm=预测均值匹配，适用于连续变量生成5个填补数据集complete_data<-complete(imp,"all")分别分析并合并结果fit<-with(imp,coxph(Surv(time,status)~exposure+age+gender))pooled_results<-pool(fit)传统填补方法：原理、适用性与局限性```rsummary(pooled_results)01```注意事项：-m值选择：m=5-10时，结果趋于稳定；若缺失率>50%，可增加m至20；-收敛诊断：检查迭代轨迹是否稳定（如`plot(imp)`观察链式方程收敛情况）；-敏感性分析：比较不同填补模型（如线性回归vs.随机森林）的结果差异，评估稳健性。0203040506传统填补方法：原理、适用性与局限性MI的优缺点01优点：02-充分考虑填补不确定性，提供更准确的置信区间；03-可处理任意缺失机制（MAR为主），灵活适应不同数据类型；04-保留变量间相关性，适用于高维数据。05缺点：06-计算复杂，需专业统计软件支持；07-依赖于MAR假设，若为MNAR，结果仍可能有偏倚；08-对样本量有一定要求，小样本下填补值不稳定。基于模型的方法：纵向数据与生存分析的“专属工具”队列研究常涉及纵向数据（重复测量）与生存数据（时间-事件结局），其缺失数据填补需考虑时间相关性与删失机制，衍生出针对性的模型方法。1.混合效应模型（MixedEffectsModelforRepeatedMeasures,MMRM）原理：将纵向数据分解“固定效应”（如时间、暴露）与“随机效应”（如个体间变异），通过模型拟合预测缺失值。其核心优势是能处理“非平衡数据”（即不同受试者的随访时间点不同）。适用性：纵向连续数据（如每次随访的肺功能指标），MAR或MCAR缺失。案例：在慢性阻塞性肺疾病（COPD）队列中，患者因“急性发作”导致部分随访肺功能（FEV1）缺失。MMRM可同时纳入时间、暴露（是否使用新型吸入剂）、基线FEV1作为固定效应，个体ID作为随机效应，预测缺失FEV1。基于模型的方法：纵向数据与生存分析的“专属工具”贝叶斯框架下的填补优势：能直观表达不确定性（如“95%可信区间”），可灵活构建复杂模型（如分层贝叶斯模型）。033.逆概率加权（InverseProbabilityWeighting,04原理：将填补过程视为“贝叶斯推断”，先设定参数的先验分布（如正态分布），结合观察数据计算后验分布，从后验分布中随机抽取填补值。01适用性：小样本数据、复杂缺失机制（如MNAR），或需结合先验知识时（如基于历史研究设定结局分布）。02基于模型的方法：纵向数据与生存分析的“专属工具”贝叶斯框架下的填补IPW）原理：为每个受试者赋予权重，权重为“未缺失概率”的倒数。例如，某受试者“未缺失概率”为0.8（基于年龄、暴露等因素预测），则其权重为1/0.8=1.25。加权后，缺失样本的“代表性”被提升，直接加权分析可模拟“无缺失”样本的结果。适用性：生存分析（含删失数据），或需处理“选择偏倚”时。局限性：若“未缺失概率”模型设定错误（如遗漏重要协变量），权重估计偏差会放大结果偏倚。机器学习方法：填补策略的“新范式”传统方法依赖线性假设，而机器学习方法通过算法学习数据间复杂非线性关系，填补效果更优，尤其适用于高维、非线性数据。机器学习方法：填补策略的“新范式”随机森林（RandomForest,RF）填补原理：构建多个决策树，每棵树基于随机抽取的样本与变量训练，通过“投票”（分类变量）或“平均”（连续变量）生成填补值。RF能自动处理变量交互与非线性关系，且对异常值不敏感。适用性：高维数据（如基因组+临床数据）、非线性关系（如年龄与血压的U型关系）。操作示例：R`missForest`包可实现RF填补，代码框架如下：机器学习方法：填补策略的“新范式”```rlibrary(missForest)填补混合类型数据（连续+分类）imputed_data<-missForest(data,mtry=3,ntree=500)$ximp```机器学习方法：填补策略的“新范式”XGBoost填补原理：极端梯度提升树，通过迭代训练决策树，每次拟合前一轮预测的残差，提升预测精度。XGBoost自带正则化项，可有效防止过拟合。优势：计算效率高，适合大规模数据；能自动处理缺失值（无需预处理，算法内部学习缺失模式）。机器学习方法：填补策略的“新范式”深度学习填补（如自编码器Autoencoder）原理：通过神经网络学习数据的低维特征表示（编码器），再通过解码器重构原始数据，缺失值通过“重构误差”最小化原则填补。适用性：超高维数据（如影像组学+多组学数据），能捕捉数据间深层关联。机器学习方法：填补策略的“新范式”机器学习方法的注意事项-过拟合风险：需通过交叉验证调参（如RF的`ntree`、`mtry`）；-可解释性差：与统计模型不同，机器学习填补的“预测过程”不透明，需结合领域知识验证结果合理性；-样本量要求：深度学习等方法需大样本支持，小样本下易过拟合。010203敏感性分析：填补结果的“稳健性检验”无论采用何种填补方法，MNAR数据均可能导致偏倚。敏感性分析通过“假设不同缺失机制”，评估结论的稳健性，是填补策略中不可或缺的一环。敏感性分析：填补结果的“稳健性检验”情景分析（ScenarioAnalysis）设定不同填补假设，比较结果差异。例如：在右侧编辑区输入内容2.混合模型（Pattern-MixtureModels,PMM）将数据按“缺失模式”（如“第1年失访”“第2年失访”）分组，假设不同模式下的结局分布存在差异，通过模型调整模式效应。-乐观情景：假设所有失访者均“未发生结局”（如失访者均未患癌）；在右侧编辑区输入内容若不同情景下效应估计值（如HR）的置信区间不重叠，提示结论对缺失机制敏感，需谨慎解读。在右侧编辑区输入内容-悲观情景：假设所有失访者均“发生结局”（如失访者均患癌）；在右侧编辑区输入内容-中间情景：假设失访者结局发生率为未失访者的50%-150%。在右侧编辑区输入内容敏感性分析：填补结果的“稳健性检验”选择模型（SelectionModels）直接对“缺失机制”与“结局机制”建模，如构建联合模型：\[\text{结局}=\beta_0+\beta_1\text{暴露}+\beta_2\text{协变量}+\epsilon\]\[\text{缺失指示}=\gamma_0+\gamma_1\text{暴露}+\gamma_2\text{协变量}+\gamma_3\text{未观察的结局}+\delta\]通过估计\(\gamma_3\)判断缺失是否与未观察结局相关（即MNAR）。06填补策略的选择与应用原则：从“方法”到“实践”的桥梁填补策略的选择与应用原则：从“方法”到“实践”的桥梁填补策略的选择需兼顾“统计科学性”与“实践可行性”，需综合考虑缺失机制、数据特征、研究目标及资源限制。以下从四个维度构建选择框架：基于缺失机制的选择|缺失机制|推荐填补策略|不推荐策略|1|----------|---------------------------------------|-----------------------------|2|MCAR|均值填补、CCA（缺失率低时）|复杂方法（如MI，增加计算负担）|3|MAR|多重填补（MI）、混合效应模型、机器学习|LOCF（假设结局不变）|4|MNAR|敏感性分析+PMM/选择模型|任何单一填补方法（易引入偏倚）|基于数据类型与分布的选择|数据类型|推荐填补策略|关键考虑因素||----------------|---------------------------------------|-------------------------------||连续变量|MI（线性回归/随机森林）、MMRM|分布是否正态？是否存在非线性？||分类变量|MI（逻辑回归/多项回归）、最近邻匹配|类别是否均衡？是否有顺序关系？||纵向数据|MMRM、MI（混合效应模型）|时间相关性？随访时间点是否平衡？||生存数据|IPW、MI（基于风险集模型）|删失机制？时间-事件结局类型？|基于研究目标的选择|研究目标|推荐填补策略|理由||------------------|---------------------------------------|-------------------------------||因果推断|MI（包含所有混淆变量）、IPW|控制选择偏倚，保持暴露与结局的关联性||预测模型构建|机器学习（RF/XGBoost）、MI|捕捉非线性关系，最大化预测精度||亚组效应分析|MI（分层填补）、敏感性分析|确保亚组内样本量，控制亚组间偏倚||成本效益分析|MI（包含成本/效用相关变量）|保留经济数据的完整性，避免成本高估/低估|实际应用中的操作流程与案例分享```数据缺失评估→缺失机制判断→填补方法选择→填补实施→质量评估→敏感性分析↓↓↓↓↓↓缺失率/分布Little’s检验MAR→MI软件实现填补前后比较多情景假设特征比较专业假设MNAR→敏感性分析```实际应用中的操作流程与案例分享案例分享：某心血管队列研究的数据填补研究背景：纳入5000名高血压患者，随访5年，主要结局为“心肌梗死（MI）发生”。失访率18%，主要因“患者搬迁”（占失访60%）与“拒绝随访”（占40%）。评估阶段：-缺失率：暴露变量（“降压药依从性”）缺失12%，结局变量（“MI发生”）缺失5%；-缺失机制：Little’s检验P=0.12，结合专业判断（“搬迁”与降压药依从性可能相关，但与MI发生无关），初步判定为MAR；-基线比较：失访组与未失访组的“年龄”“基线血压”无差异（P>0.05），支持MAR假设。填补策略选择：实际应用中的操作流程与案例分享案例分享：某心血管队列研究的数据填补-结局变量（MI）：二分类，采用MI逻辑回归模型，纳入年龄、性别、基线血压、降压药依从性等协变量；-暴露变量（降压药依从性）：连续变量，采用MI预测均值匹配（PMM）模型，同时考虑时间趋势；-m值设为10（缺失率较高），通过`mice`包实现。质量评估：-填补后MI发生率与观察数据差异<3%，提示填补合理；-填补值分布与观察值分布一致（直方图重叠）；-敏感性分析：假设失访者MI发生率为未失访者的1.5倍，HR从0.82（95%CI:0.71-0.95）变为0.78（95%CI:0.67-0.91），结论仍稳健。实际应用中的操作流程与案例分享案例分享：某心血管队列研究的数据填补结论：填补后的数据集显示，“高降压药依从性”可降低MI风险20%（HR=0.80,95%CI:0.69-0.93），结果可靠。07填补后数据的质量评估与报告规范：确保透明性与可重复性填补后数据的质量评估与报告规范：确保透明性与可重复性填补不是“终点”，而是数据分析的“起点”。填补后的数据需通过质量评估，确保结果可靠性；同时，需遵循报告规范，提升研究的透明度与可重复性。填补效果的定量评估指标|评估指标|计算公式/方法|合理标准