Abstract
How to handle missing data is a main issue in clinical trials. We impute missing data based on missing data that follows a mechanism according to the intention-to-treat rule. However, using the right imputation method for missing data is very important because this supposition is unclear. We suggest a new imputation method for missing data using agreement and maintenance introduced by Kang and Kim (1997). We give an example and adapt a Monte Carlo simulation to compare the performance between the established method and the suggested method.
임상시험에서 어떻게 결측치를 다룰 것인가 하는 것은 큰 문제이다. 주로 주분석에서 사용하는 ITT원칙은 결측치가 어떠한 메커니즘을 따른다는 가정 하에 결측치를 대체 하지만 가정에 대한 타당성이 불확실한 문제가 있다. 즉, 올바른 결측치 대체방법은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Kang과 Kim (1997)이 제안한 일치도와 유지도의 개념을 이용하여 새로운 결측치 대체방법을 제안하였다. 또한 실제자료를 이용하여 예제를 제시하고 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존방법과 대체 성능을 비교하였다.