Please Enable JavaScript in your Browser to visit this site

KTL cơ bảnXử lý dữ liệu

Phương pháp thay thế lặp MI – Multiple Imputation

3.5.1 Kiểm định các hệ số

Kiểm định giả thiết liên quan đến các hệ số có thể được thực hiện bằng lệnh mi test.

Chẳng hạn, bạn muốn kiểm tra liệu các hệ số có bằng 0, câu lệnh mi test cũng tương tự như câu lệnh test thông thường. Tuy nhiên, kiểm tra các hệ số biến tương tác hoặc thành phần phi tuyến là khá phức tạp. Tìm hiểu thêm bằng help mi test.

Các kiểm định Likelihood ratio không thể thực hiện với các dữ liệu được thay thế. Tuy nhiên, nếu mục đích của bạn là muốn biết việc thêm các biến giải thích làm tăng khả năng giải thích mô hình của bạn thì bạn có thể kiểm tra giả thiết kết hợp của các hệ số bằng 0.

mi test 1.female#c.exp 1.female#2.edu 1.female#3.edu 1.female#4.edu

Với p-value = 0.0015, kết quả cho thấy có ít nhất 1 hệ số khác 0 có ý nghĩa thống kê.

3.5.2 Dự báo

Các giá trị dự báo có thể được xem như là các tham số cần ước lượng. Dự báo tuyến tính thỏa mãn nguyên tắc Rubin và do vậy chúng có thể được tính toán cho mỗi giá trị thay thế và các kết hợp của chúng như thông thường. Câu lệnh mi predict sẽ thực hiện việc dự báo dựa trên fie thông tin được ghi nhận ở mi estimate.

mi predict myprediction using myestimates

Các dự báo xác suất không thỏa mãn nguyên tắc Rubin. Tuy nhiên, bạn có thể tính toán các xác suất được dự báo bằng cách tính toán dự báo tuyến tính mi predict và sau đó tính lại kết quả thông qua hàm ngược.

mi predict linear_prediction using myestimates, xb
mi xeq: gen predicted_probability=invlogit(linear_prediction)

Tùy chọn xb thông báo cho mi predict biết để tính toán giá trị dự báo tuyến tính.

3.5.3 Sai số Monte Carlo và số lần thay thế

Vì MI bao gồm 1 thành phần ngẫu nhiên nên mỗi lần thực hiện sẽ cho kết quả khác đôi chút (trừ khi bạn thiết lập đúng giá trị khởi đầu của số ngẫu nhiên phát sinh). Kết quả vẫn được chấp nhận nếu không có sự sai khác lớn giữa các lần ước lượng. Sự thay đổi do thành phần ngẫu nhiên này được gọi là sai số Monte Carlo.

QUY TẮC CHẤP NHẬN SAI SỐ Monte Carlo

mi estimate với tùy chọn mcerror sẽ báo cáo một ước lượng của sai số Monte Carlo. White, Royston, và Wood đề xuất các quy tắc chấp nhận sai số Monte Carlo như sau:

  • Sai số Monte Carlo cho một hệ số phải nhỏ hơn hoặc bằng 10% giá trị sai số chuẩn của nó.
  • Sai số Monte Carlo cho 1 giá trị thống kê T của 1 hệ số ước lượng phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.1
  • Sai số Monte Carlo ho giá trị p-value của 1 hệ số ước lượng phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.01 nếu mức ý nghĩa sử dụng là 0.05 và 0.02 nếu mức ý nghĩa là 0.1
  • Nếu những điều kiện trên không thỏa mãn thì bạn nên xem xét gia tăng số lần thay thế.
Previous page 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Next page
Back to top button