Logistic regression with incompletely observed categorical covariates: A comparison of three approaches
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分类依据与纠错
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分类协变量观测不完整时的逻辑回归：三种方法比较
- 研究问题
- 逻辑回归中分类协变量部分缺失时，如何利用不完整个案的信息，并比较不同估计方法的有效性与效率？
- 方法与思路
- 作者比较最大似然、伪最大似然和概率插补，允许缺失概率依赖完全观测协变量及结果，但不依赖隐藏协变量真值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称前两种方法得到一致、渐近正态的系数估计；条件概率插补接近伪似然，而无条件概率插补可能有严重偏差。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制的精确定义、协变量分布如何处理、伪似然与条件插补的联系，以及相对完整个案分析的效率比较。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；缺失机制限制不能省略，相对效率的具体条件和结果未说明，也未提供因果解释。
原文摘要
A logistic regression analysis based on the complete cases neglects the information due to subjects with missing values in at least one but not in all covariates. Three different approaches allowing the use of this information are compared: maximum likelihood estimation, pseudo maximum likelihood estimation, and probability imputation. The first two yield consistent estimates of the regression coefficients and asymptotic normality allows the construction of asymptotically valid confidence intervals. The only necessary assumption is that the probability for the occurrence of missing values does not depend on the true value of the hidden covariates, whereas there may be a dependence on completely observed covariates and on the outcome variable. Their relative efficiency and the gain relative to a complete case analysis is investigated. Comparison with imputation methods shows that imputation of conditional probabilities can be regarded as a close approximation to the pseudo maximum likelihood estimation, whereas imputation of unconditional probabilities is associated with serious bias.