如何处理临床研究中的缺失数据？
2017-10-19 医咖会 医咖会
某研究人员拟研究针灸疗法对于治疗肩部疼痛的效果，设计了一个随机单盲对照临床试验，一共纳入了52名患有肩袖肌腱炎的运动员，随机分为2组，分别接受针灸治疗和虚拟针灸治疗，治疗共持续4周，研究以基线和治疗后的肩关节评分作为疗效评价指标，最终共有45名研究对象完成了本次临床试验。在该研究中，有7名（13.5%）研究对象因为各种各样的原因退出了本次临床试验，其中试验组3名，对照组4名，研究人员未能真实地
某研究人员拟研究针灸疗法对于治疗肩部疼痛的效果，设计了一个随机单盲对照临床试验，一共纳入了52名患有肩袖肌腱炎的运动员，随机分为2组，分别接受针灸治疗和虚拟针灸治疗，治疗共持续4周，研究以基线和治疗后的肩关节评分作为疗效评价指标，最终共有45名研究对象完成了本次临床试验。在该研究中，有7名（13.5%）研究对象因为各种各样的原因退出了本次临床试验，其中试验组3名，对照组4名，研究人员未能真实地记录到他们治疗后的疗效情况，无法准确评估治疗效果，由于病例脱落而产生了缺失数据。在临床试验的过程中，病例脱落是非常常见的，而且往往也是不可避免的，缺失数据不仅会降低临床试验统计分析的把握度，而且会给试验结果的评价带来一定的偏倚。那么，为了保证研究结果的稳定性和可靠性，我们今天就来讨论一下，在进行统计分析时，应该如何科学有效的处理这些缺失数据呢？1、直接剔除法当脱落病例占总病例数量的比例很小时，而且病例脱落是完全随机发生的，即脱落的原因与临床试验本身无关，例如研究对象因工作出差而退出研究，或搬家而造成失访等，此时可以考虑直接舍弃脱落病例产生的缺失记录，形成一个完全数据集，仅对记录完整的数据进行统计分
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谢谢分享
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谢谢分享.很好
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这方面感觉自己的知识严重不足.需要进一步学习
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