Imputation LOCF ou BOCF

Bonjour,

Sur des données numériques longitudinales (Avant - Après) ou alors sur la durée (7jours / 1 mois / 3 mois / 6 mois), est-ce que vous connaissez un cas de figure où l'imputation LOCF (Remplace la valeur manquante par la dernière disponible) ou BOCF (Remplace par la valeur à la baseline) peut avoir du sens ?

Merci d'avance

Bonjour,

Est-ce que la valeur qui est manquante est la variable dependante ou une covariable du modele?

Ayana

Les valeurs manquantes sont sur les données numériques.
J'ai la tension artérielle prélevée à plusieurs périodes différentes et une variable à expliquer qui est la guérison à une maladie (oui/non) par exemple. (C'est un exemple fictif, l'imputation est biaisée sur ce type d'exemple car la variance diminue trop).

Je me demandais s'il y avait un cas de figure dans les études où c'était statistiquement viable d'appliquer ce type d'imputation car je ne comprends pas pourquoi elle existe.

Si c'est sur la variable dependante, c'est catastrophique dans tous les cas, meme si tes donnees sont manquantes completement aleatoirement, car tu perds la correlation dans tes donnees. Plus d'infos ici:
http://missingdata.lshtm.ac.uk/index.php?option=com_content&view=article&id=71:last-observation-carried-forward-locf&catid=39:simple-ad-hoc-methods-for-coping-with-missing-data&Itemid=96
Ayana

Ces methodes existent car c'etait la solution la moins pire avant l'apparition des methodes actuelles d'imputations. De nos jours, ca n'a plus vraiment de sens de les utiliser.

Ah d'accord je comprends mieux.

Merci Ayana !