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Comparing diagnostic tests with missing data

机译：比较诊断测试与缺失数据

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Purpose: To review some models that uses the dependence structure of the completely observed cases to incorporate the information of the partially categorized observations into the analysis. Summary: It is explained how these data may be fitted via a two-stage hybrid process involving ML in the first stage and weighted least squares (WLS) in the second. It is indicated how computational subroutines written in R may be used to fit the proposed models. The different analysis strategies are illustrated with observational data collected to compare the accuracy of three distinct non invasive diagnostic methods for endometriosis. The results indicate that even when the missing completely at random (MCAR) assumption is plausible, the naive partial analysis should be avoided. (39 refs.)
机译：目的：回顾一些模型，这些模型使用完全观察到的案例的依存结构将部分分类的观察到的信息纳入分析。摘要：说明了如何通过两阶段混合过程拟合这些数据，该过程在第一阶段涉及ML，在第二阶段涉及加权最小二乘（WLS）。指出如何用R编写的计算子例程可用于拟合建议的模型。通过收集观察数据来说明不同的分析策略，以比较三种不同的非侵入性子宫内膜异位诊断方法的准确性。结果表明，即使在完全随机缺失（MCAR）的假设是合理的情况下，也应避免进行幼稚的部分分析。 （39参考）

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