Comparison of Selected Multiple Imputation Methods for Continuous Variables – Preliminary Simulation Study Results

• Authors: Małgorzata Aleksandra Misztal

Title variants

Porównanie wybranych metod imputacji wielokrotnej dla zmiennych ilościowych – wstępne wyniki badań symulacyjnych

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The problem of incomplete data and its implications for drawing valid conclusions from statistical analyses is not related to any particular scientific domain, it arises in economics, sociology, education, behavioural sciences or medicine. Almost all standard statistical methods presume that every object has information on every variable to be included in the analysis and the typical approach to missing data is simply to delete them. However, this leads to ineffective and biased analysis results and is not recommended in the literature. The state of the art technique for handling missing data is multiple imputation. In the paper, some selected multiple imputation methods were taken into account. Special attention was paid to using principal components analysis (PCA) as an imputation method. The goal of the study was to assess the quality of PCA‑based imputations as compared to two other multiple imputation techniques: multivariate imputation by chained equations (MICE) and missForest. The comparison was made by artificially simulating different proportions (10–50%) and mechanisms of missing data using 10 complete data sets from the UCI repository of machine learning databases. Then, missing values were imputed with the use of MICE, missForest and the PCA‑based method (MIPCA). The normalised root mean square error (NRMSE) was calculated as a measure of imputation accuracy. On the basis of the conducted analyses, missForest can be recommended as a multiple imputation method providing the lowest rates of imputation errors for all types of missingness. PCA‑based imputation does not perform well in terms of accuracy.

PL

Problem występowania danych niekompletnych i ich wpływu na wyniki analiz statystycznych nie jest związany z żadną konkretną dziedziną nauki – pojawia się w ekonomii, socjologii, edukacji, naukach behawioralnych czy medycynie. W przypadku większości klasycznych metod statystycznych wymagana jest kompletna informacja o zmiennych charakteryzujących badane obiekty, a typowym podejściem do brakujących danych jest po prostu ich usunięcie. Prowadzi to jednak do niewiarygodnych i obciążonych wyników analiz i nie jest zalecane w literaturze przedmiotu. Rekomendowaną metodą postępowania z brakującymi danymi jest imputacja wielokrotna. W artykule rozważono kilka wybranych jej metod. Szczególną uwagę zwrócono na wykorzystanie analizy głównych składowych (PCA) jako metody imputacji. Celem pracy była ocena jakości imputacji opartej na PCA na tle dwóch innych technik uzupełniania braków danych: imputacji wielokrotnej za pomocą równań łańcuchowych (MICE) i metody missForest. Porównania metod imputacji dokonano, wykorzystując podejście symulacyjne i generując braki danych w 10 kompletnych zbiorach danych z repozytorium baz danych Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine, z uwzględnieniem różnych mechanizmów generowania braków danych oraz różnych proporcji (10–50%) brakujących wartości. Do imputacji brakujących wartości zastosowano metodę równań łańcuchowych, metodę missForest oraz metodę opartą na głównych składowych (MIPCA). Znormalizowany pierwiastek kwadratowy błędu średniokwadratowego (NRMSE) wykorzystano jako miarę dokładności imputacji. Na podstawie przeprowadzonych analiz metoda missForest może być rekomendowana jako ta metoda wielokrotnej imputacji, która zapewnia najwyższą dokładność imputacji braków danych. Imputacja oparta na analizie głównych składowych (PCA) nie prowadzi do zadowalających wyników.

Keywords

EN

incomplete data; multiple imputation; principal component analysis; missForest

PL

dane niekompletne; imputacja wielokrotna; analiza głównych składowych; missForest; dane niekompletne; imputacja wielokrotna; analiza głównych składowych; missForest

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2018
• Volume: 6
• Issue: 339
• Pages: 73-98

Dates

published

2019-02-13

Contributors

author

Małgorzata Aleksandra Misztal

• University of Łódź, Faculty of Economics and Sociology, Department of Statistical Methods

References

• Allison P. D. (2002), Missing data, Series: Quantitative Applications in the Social Sciences 07–136, SAGE Publications, Thousand Oaks–London–New Delhi.
• Audigier V., Husson F., Josse J. (2016), Multiple imputation for continuous variables using a Bayesian principal component analysis, “Journal of Statistical Computation and Simulation”, vol. 86, no. 1, pp. 2140–2156, DOI: 10.1080/00949655.2015.1104683.
• Blake C., Keogh E., Merz C. J. (1988), UCI Repository of Machine Learning Datasets, Department of Information and Computer Science, University of California, Irvine.
• Breiman L. (2001), Random Forests, “Machine Learning”, vol. 45, no. 1, pp. 5–32.
• Buuren S. van (2007), Multiple imputation of discrete and continuous data by fully conditional specification, “Statistical Methods in Medical Research”, vol. 16, no. 3, pp. 219–242.
• Buuren S. van (2012), Flexible Imputation of Missing Data, Chapman & Hall/CRC Press, Boca Raton–London–New York.
• Buuren S. van, Groothuis‑Oudshoorn K. (2011), MICE: Multivariate Imputation by Chained Equations in R, “Journal of Statistical Software”, vol. 45, no. 3, pp. 1–67.
• Enders C. K. (2010), Applied Missing Data Analysis, The Guilford Press, New York–London.
• Hotelling H. (1933), Analysis of a complex of statistical variables into principal components, “Journal of Educational Psychology”, vol. 24, pp. 417–441, 498–520.
• Ilin A., Raiko T. (2010), Practical Approaches to Principal Component Analysis in the Presence of Missing Values, “Journal of Machine Learning Research”, vol. 11, pp. 1957–2000.
• Josse J. (2016), Contribution to missing values & principal component methods, Statistics [stat], Université Paris Sud, Orsay.
• Josse J., Husson F. (2012), Handling missing values in exploratory multivariate data analysis methods, “Journal de la Société Française de Statistique”, vol. 153, no. 2, pp. 79–99.
• Josse J., Husson F. (2016), missMDA: A Package for Handling Missing Values in Multivariate Data Analysis, “Journal of Statistical Software”, vol. 70, no. 1, pp. 1–31, DOI: 10.18637/jss.v070.i01.
• Josse J., Pagès J., Husson F. (2011), Multiple imputation in principal component analysis, “Advances in Data Analysis and Classification”, vol. 5, pp. 231–246.
• Little R. J.A., Rubin D. B. (2002), Statistical Analysis with Missing Data, second edition, Wiley, New Jersey.
• Misztal M. (2013), Some remarks on the data imputation using “missForest” method, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 285, pp. 169–179.
• Newman D. A. (2014), Missing Data: Five Practical Guidelines, “Organizational Research Methods”, vol. 17(4), pp. 372–411, DOI: 10.1177/1094428114548590.
• Orchard T., Woodbury M. A. (1972), A missing information principle: Theory and applications, [in:] Proceedings of the Sixth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, vol. 1, pp. 697–715.
• Pearson K. (1901), On lines and planes of closest t to systems of points in space, “Philosophical Magazine”, vol. 6, no. 2, pp. 559–572.
• Schafer J. L. (1997), Analysis of incomplete multivariate data, Chapman and Hall/CRC, London.
• Shah A. D., Bartlett J. W., Carpenter J., Nicholas O., Hemingway H. (2014), Comparison of Random Forest and Parametric Imputation Models for Imputing Missing Data Using MICE: A CALIBER Study, “American Journal of Epidemiology”, vol. 179, no. 6, pp. 764–774, DOI: 10.1093/aje/kwt312.
• Stekhoven D. J., Bühlmann P. (2012), MissForest – Nonparametric Missing Value Imputation for Mixed‑Type Data, “Bioinformatics”, vol. 28, no. 1, pp. 112–118.
• Tang F., Ishwaran H. (2017), Random forest missing data algorithms, “Statistical Analysis and Data Mining”, vol. 10, issue 6, pp. 363–377, DOI: 10.1002/sam.11348.
• Wulff J., Ejlskov L. (2017), Multiple Imputation by Chained Equations in Praxis: Guidelines and Review, “The Electronic Journal of Business Research Methods”, vol. 15, issue 1, pp. 41–56.
• Yu L.‑M., Burton A., Rivero‑Arias O. (2007), Evaluation of software for multiple imputation of semi‑continuous data, “Statistical Methods in Medical Research”, vol. 16, pp. 243–258.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.339.05