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01.12.2014 | Research article | Ausgabe 1/2014 Open Access

BMC Medical Research Methodology 1/2014

Joint modelling rationale for chained equations

Zeitschrift:
BMC Medical Research Methodology > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Rachael A Hughes, Ian R White, Shaun R Seaman, James R Carpenter, Kate Tilling, Jonathan AC Sterne
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1186/​1471-2288-14-28) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Competing interests

The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contributions

IRW and JRC proposed the project. All authors contributed to the examples and/or the simulation study. RAH carried out the programming for the simulation study. RAH drafted the manuscript, and RAH, IRW and SRS edited the manuscript. All authors read and approved the final manuscript.

Abstract

Background

Chained equations imputation is widely used in medical research. It uses a set of conditional models, so is more flexible than joint modelling imputation for the imputation of different types of variables (e.g. binary, ordinal or unordered categorical). However, chained equations imputation does not correspond to drawing from a joint distribution when the conditional models are incompatible. Concurrently with our work, other authors have shown the equivalence of the two imputation methods in finite samples.

Methods

Taking a different approach, we prove, in finite samples, sufficient conditions for chained equations and joint modelling to yield imputations from the same predictive distribution. Further, we apply this proof in four specific cases and conduct a simulation study which explores the consequences when the conditional models are compatible but the conditions otherwise are not satisfied.

Results

We provide an additional “non-informative margins” condition which, together with compatibility, is sufficient. We show that the non-informative margins condition is not satisfied, despite compatible conditional models, in a situation as simple as two continuous variables and one binary variable. Our simulation study demonstrates that as a consequence of this violation order effects can occur; that is, systematic differences depending upon the ordering of the variables in the chained equations algorithm. However, the order effects appear to be small, especially when associations between variables are weak.

Conclusions

Since chained equations is typically used in medical research for datasets with different types of variables, researchers must be aware that order effects are likely to be ubiquitous, but our results suggest they may be small enough to be negligible.
Zusatzmaterial
Literatur
Über diesen Artikel

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