词条分类 - 公卫百科

克龙巴赫α系数-统计

克龙巴赫α系数（Cronbach's alpha coefficient），又称“Cronbach's α系数”，指组成量表的条目得分的方差在量表总分方差中所占的比例，是从内部一致性的角度评定条目适用性的统计方法。

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离散趋势法-统计

离散趋势法（tendency of dispersion），指采用标准差或变异系数表示条目的变异程度，反映条目对被测对象间差异的区别能力，是从敏感性角度筛选条目的统计方法。

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条目池-统计

条目池（item pool），指由量表编制的议题小组成员分别独立地根据个人理解和经验拟订的与测评特征概念有关的建议条目的汇总。

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条目-统计

条目（item），指为了解被测者的状况，从不同的侧面提出的与测评特征有关的问题或进行的测量。

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量表评价-统计

量表评价（scale evaluation），指由反映某一抽象概念的测量变量构成的问卷作为标准量化工具的测量效果的评价。

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预测均值匹配法-统计

预测均值匹配法（predictive mean match, PMM），一种通过建立有缺失值的变量与完整变量之间的回归模型，得到回归系数的参数估计后，从回归系数估计值的后验分布中随机抽取多个新参数计算预测值再对缺失值进行填补的方法。

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判别函数法-统计

判别函数法（discriminant function method），指一种以没有缺失值且与缺失值相关的变量作为自变量，建立适当的判别函数模型，根据得到的模型对缺失值进行填补的方法。

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回归分析法-统计

回归分析法（regression analysis method），指一种以无缺失值且与有缺失值的变量相关的变量作为自变量，建立适当的线性回归模型，对缺失值进行填补的方法。

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马尔可夫链蒙特卡洛法-统计

马尔可夫链蒙特卡洛法（Markov Chain Monte Carlo method, MCMC），指如果缺失值为连续型，通过填补和后验抽样两步循环交替进行缺失值填补的方法。

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完全条件定义法策略-统计

完全条件定义法策略（full conditional specification），又称“链式方程多变量插补”、“逐步回归多变量插补”，指对多变量任意缺失，且数据不满足多元正态分布或其他联合分布时，利用条件概率分布原理，基于单变量回归模型对每个变量依次弥补的方法。 ...

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联合模型策略-统计

联合模型策略（joint modeling, JM），指在假定模型参数服从多元概率密度分布的情况下，从贝叶斯联合后验分布函数中抽取来做填补值的方法。

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多重填补-统计

多重填补（multiple imputation, MI），又称“多重插补”，指一种通过生成多个数据集来提高缺失值估计准确性的方法。对每个缺失值用若干个可能值进行填补，再对填补后的若干个“完整”数据集分别进行分析，综合所有分析的结果，从而得到该缺失值的估计值。 ...

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最差观测值结转-统计

最差观测值结转（worst observation carried forward, WOCF），又称“最差观测值向前结转”、“最差观测结转”，指采用该样本既往观测数据中，具有某种特定意义上最差涵义（如临床上测血压最大值等）的观测值替代缺失值的方法。

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基线观测值结转-统计

基线观测值结转（baseline observation carried forward, BOCF），指将基线观察应答视作研究终点，是一种非随机缺失数据处理方法。

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末次观测值结转-统计

末次观测值结转（last observation carried forward, LOCF），又称“末次访视观测值向前结转”、“末次观测结转”，指一种基于最后观测值填补缺失数据的方法。当研究的某个参与者或对象在某个时间点缺失了数据时，将该参与者最后一次观察的数据应用于缺失的时间点，作为缺失值的替代。常在队列研究或临床试验中使用。 ...

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观测值结转-统计

观测值结转（observation carried forward），指将先前观察到的数值、指标或特征延续到未来的时间段或不同的条件下进行分析、预测或比较的方法。

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冷卡填补-统计

冷卡填补（cold-deck imputation），又称“冷卡插补”，指一种基于与缺失值样本相似的其他研究中样本的观测值来填补缺失数据的方法。

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序贯热卡填补-统计

序贯热卡填补（sequential hot-deck imputation），又称“序贯热卡插补”，指对样本分层后再每层中按照某些变量对样本进行排序，对于有数据缺失的单元，用同一层中其前后相邻的若干个数据，找到使某距离函数的值达到最小的单元，该单元所对应的目标变量上的非缺失数值的方法。 ...

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象限近邻填补-统计

象限近邻填补（quadrant-encapsidated-nearest-neighbor-based imputation），又称“象限近邻插补”，指一种通过找出缺失值周围一定范围内的所有最近数据点对其加权来弥补缺失值的方法。

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k-最近邻填补-统计

k-最近邻填补（k- nearest neighbor imputation, KNN），指如果数据的某一变量上有缺失，找出离缺失值最近的若干个数据，用这若干数据的平均值来填充缺失值，每个样本的缺失值使用数据集中找到的这若干数据邻域的平均值进行插补。 ...

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