[Mixed Model 3.2.1] Missing Data Issues

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[Mixed Model 3.2.1] Missing Data Issues

안녕하세요^^

이번 시간에는 결측값이 있는 데이터의 경우에 대해 예제를 살펴보도록 하겠습니다.

▶ 목차

▷ Example: Case 1

▷ Example: Case 2

예제에 사용될 데이터는 이전 시간에 사용하였던 drug-response 데이터를 사용하도록 하겠습니다.

▶ Example: Case 1

첫 번째 예제는 각 블록(clinic)에서 치료의 조합(drug*doseage)에 결측이 있는 경우입니다.

아래의 데이터는 각 clinic 마다 치료 조합에 대해 관측치의 개수가 나타나있는 표입니다.

표에서 (1,2), (2,4), (3,1) 의 세가지 조합이 모든 clinic에서 누락되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

만약 모든 clinic에 대해 drug와 dose의 치료 조합을 보면 다음과 같은 관찰수를 얻을 수 있습니다.

치료의 조합에서 (1,2), (2,4) (3,4)의 관측치가 0일 때, 분석 결과는 아래와 같습니다.

이전시간의 결측이 없는 데이터로 분석하였을 때와 비교해보면,

Drug와 dose의 자유도는 그대로 2와 3인 반면에 drug*dose의 교호작용은 자유도가 3으로 감소하였습니다.

F value가 계산될 때 사용되는 비율이 어떻게 추정되었는지 확인하기 위해서는 아래의 estimable functions를 확인합니다.

위 결과를 보면 drug 혹은 dose를 검정할 때 population parameters의 가중치 조합이 사용되었음을 알 수 있습니다.

[출처]

- ‘Applied Mixed Models for Processors Course Notes’