Imputation et regression

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regression - Imputation et regression Empty Imputation et regression

Message par falques le Jeu 13 Juin 2019 - 9:28

Bonjour !
Je viens vous posez une petite question,
J'ai un jeu de données sur lequel je dois réaliser une régression logistique multiple.

Ce jeu de donner possède 5% de NA que je dois imputer par une méthode d'imputation multinomial.

Le problème est là : chaque méthode à ses spécificités et ses avantages, après la lecture d'un nombre incalculable de documentation j'ai vu que la méthode FKM semblait être la meilleure. Mais elle n’est malheureusement pas implémentée en R pour l’imputation.

https://www.omicsonline.org/open-access/a-comparison-of-six-methods-for-missing-data-imputation-2155-6180-1000224.pdf

Je ne peux malheureusement pas utiliser la méthode de la bPCA car j’ai de très nombreuse donnée binaire.

Je viens donc vers vous pour savoir qu'elle méthode d’imputation vous utilisé dans ce genre de cas  Very Happy !

Merci d'avance.

falques

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Message par Ayana le Jeu 13 Juin 2019 - 12:09

Bonjour,
En general, lorsque j'ai plusieurs types de variables a imputer, j'utilise MICE (aussi appele FCS) pour sa flexibilite. Dans R, les packages mi et mice gerent ca pas mal.

Neanmoins, si tu ton modele d'analyse est une regression logistique et que tu ne t'interesses qu'aux effets conditionnels, l'analyse des cas complets sera non-biaisee si tes donnees sont MAR sauf si l'outcome est un predicteur du manquement des donnees (MAR|Y). Il y a un excellent papier par Jonathan Bartlett et James Carpenter sur le sujet.

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Message par falques le Jeu 13 Juin 2019 - 12:28

Merci de ta réponse !
Je vais me re-pencher sur ce package que j'avoue avoir délaisser à cause de la publication donc j'ai mis le lien au dessus.

Je pars a la recherche de ce papier !


falques

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