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01.12.2014 | Research article | Ausgabe 1/2014 Open Access

BMC Medical Research Methodology 1/2014

Tuning multiple imputation by predictive mean matching and local residual draws

Zeitschrift:
BMC Medical Research Methodology > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Tim P Morris, Ian R White, Patrick Royston
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1186/​1471-2288-14-75) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Competing interests

The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contributions

This research was conceived by IRW and PR. All authors contributed to the design and interpretation of simulation studies. TPM performed the simulations and the illustrative analysis, and drafted the manuscript. All authors have approved the submitted version.

Abstract

Background

Multiple imputation is a commonly used method for handling incomplete covariates as it can provide valid inference when data are missing at random. This depends on being able to correctly specify the parametric model used to impute missing values, which may be difficult in many realistic settings. Imputation by predictive mean matching (PMM) borrows an observed value from a donor with a similar predictive mean; imputation by local residual draws (LRD) instead borrows the donor’s residual. Both methods relax some assumptions of parametric imputation, promising greater robustness when the imputation model is misspecified.

Methods

We review development of PMM and LRD and outline the various forms available, and aim to clarify some choices about how and when they should be used. We compare performance to fully parametric imputation in simulation studies, first when the imputation model is correctly specified and then when it is misspecified.

Results

In using PMM or LRD we strongly caution against using a single donor, the default value in some implementations, and instead advocate sampling from a pool of around 10 donors. We also clarify which matching metric is best. Among the current MI software there are several poor implementations.

Conclusions

PMM and LRD may have a role for imputing covariates (i) which are not strongly associated with outcome, and (ii) when the imputation model is thought to be slightly but not grossly misspecified. Researchers should spend efforts on specifying the imputation model correctly, rather than expecting predictive mean matching or local residual draws to do the work.
Zusatzmaterial
Literatur
Über diesen Artikel

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