작성자강성찬작성시간17.10.26
Little, Rubin 두 교수의 "Statistical Analysis with Missing Data (2004)"를 추천드립니다. 위의 방법은 별 도리가 없을 때 자주 쓰이는 방법이지만 옳다고 보장하기도 어렵습니다. 결측 패턴을 보고 MCAR이나 MAR 같은 경우는 결측치 대치 방법을 쓰면 되겠지만 결측 패턴이 랜덤하지 않은 경우는 딱히 정답이 없습니다.
작성자Saemi작성시간17.10.27
보통 LOCF를 결측치 처리방법으로 많이 쓰긴하는데요 이방법을 쓰는게 타당하려면 시간이 지남에 따라 결과(outcome)가 좋아져서 이전값을 끌어오는게 이후값보다 보수적(나쁜 값으로 대체하니 분석결과가 보수적이겠죠)이어야되요.. 필러처럼 특정 시점에 가장 결과가 좋았다가 시간이 더 지나면 결과가 나빠지는 제품의 연구에는 LOCF 적용이 안맞겠죠..