A comparison of multiple imputation methods for missing data in longitudinal studies

Abstract Background Multiple imputation (MI) is now widely used to handle missing data in longitudinal studies. Several MI techniques have been proposed to impute incomplete longitudinal covariates, including standard fully conditional specification (FCS-Standard) and joint multivariate normal imput...

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Detalhes bibliográficos
Main Authors: Md Hamidul Huque, John B. Carlin, Julie A. Simpson, Katherine J. Lee
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: BMC 2018-12-01
Colecção:BMC Medical Research Methodology
Assuntos:
FCS
Joint modelling
MICE
Multiple imputation
Multilevel multiple imputation
Longitudinal missing data
Acesso em linha:http://link.springer.com/article/10.1186/s12874-018-0615-6
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