論文の概要: Adapting tree-based multiple imputation methods for multi-level data? A simulation study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14161v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 13:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-26 14:31:27.229112
• Title: Adapting tree-based multiple imputation methods for multi-level data? A simulation study
• Title（参考訳）: 多レベルデータに対するツリーベース多重計算手法の適用? シミュレーション研究
• Authors: Ketevan Gurtskaia, Jakob Schwerter and Philipp Doebler
• Abstract要約: 本研究は,マルチレベルデータに対する多重計算手法の有効性を評価する。 連鎖方程式(MICE)による従来の多重計算の性能と木に基づく手法との比較を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This simulation study evaluates the effectiveness of multiple imputation (MI) techniques for multilevel data. It compares the performance of traditional Multiple Imputation by Chained Equations (MICE) with tree-based methods such as Chained Random Forests with Predictive Mean Matching and Extreme Gradient Boosting. Adapted versions that include dummy variables for cluster membership are also included for the tree-based methods. Methods are evaluated for coefficient estimation bias, statistical power, and type I error rates on simulated hierarchical data with different cluster sizes (25 and 50) and levels of missingness (10\% and 50\%). Coefficients are estimated using random intercept and random slope models. The results show that while MICE is preferred for accurate rejection rates, Extreme Gradient Boosting is advantageous for reducing bias. Furthermore, the study finds that bias levels are similar across different cluster sizes, but rejection rates tend to be less favorable with fewer clusters (lower power, higher type I error). In addition, the inclusion of cluster dummies in tree-based methods improves estimation for Level 1 variables, but is less effective for Level 2 variables. When data become too complex and MICE is too slow, extreme gradient boosting is a good alternative for hierarchical data. Keywords: Multiple imputation; multi-level data; MICE; missRanger; mixgb
• Abstract（参考訳）: 本研究はマルチレベルデータに対する多重計算(MI)手法の有効性を評価する。 これは、連鎖方程式(英語版)(mice)による従来の多重インプテーションの性能と、予測平均マッチングと極端な勾配ブースティングを伴う連鎖ランダムフォレストのような木に基づく手法を比較している。 クラスタメンバシップ用のダミー変数を含む適応バージョンもツリーベースのメソッドに含まれている。 クラスタサイズの違い (25 と 50 ) と欠落率 (10 % と 50 %) のシミュレーション階層データに対して, 予測バイアス, 統計パワー, I 型誤差率の評価を行った。 ランダムインターセプトモデルとランダムスロープモデルを用いて係数を推定する。 その結果、MICEは正確な拒絶率に好適であるが、極勾配ブースティングはバイアスを低減するのに有利であることがわかった。 さらに、研究により、バイアスレベルは異なるクラスタサイズで類似しているが、より少ないクラスタ(より低いパワー、より高いI型エラー)では拒絶率がより好ましい傾向にあることがわかった。 さらに、ツリーベースのメソッドにクラスタダミーを組み込むことで、レベル1変数の推定が改善されるが、レベル2変数では効果が低い。 データが複雑になり、MICEが遅すぎると、極端な勾配が階層データにとって良い代替手段となる。 キーワード:多重計算、マルチレベルデータ、MICE、MissRanger、mixgb

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