- النشر
- التحديث
اختيار طريقة لمعالجة البيانات المفقودة يتجاوز اختيار خيار في برنامج. فأسباب الغياب والقياسات السابقة والتاريخ العلاجي تساعد على تقييم مدى معقولية الافتراضات التي يستند إليها التحليل في سياق التجربة المحدد.
تحديد السؤال والافتراضات
افحص الأنماط بحسب الوقت والذراع والسبب المعروف. فالفقدان الذي يمكن تفسيره بالمعلومات المشاهدة يختلف عن الفقدان الذي يعتمد أيضاً على مآل غير مشاهد. ولا تستطيع البيانات التحقق من كل افتراض؛ وينبغي أن يفهم الزملاء السريريون الشروط التي يتيح فيها النهج الإحصائي المختار تفسيره المقصود.
مثال افتراضي لدراسة
في دراسة افتراضية، يفوّت المشاركون الذين يبلغون عن تفاقم الأعراض الاستبيان التالي بوتيرة أكبر. يراجع الفريق القياسات السابقة والأسباب المسجلة. وينظر في احتمال الاعتماد على المآل غير المشاهد بدلاً من اعتبار انخفاض النسبة الإجمالية للبيانات المفقودة سبباً كافياً للاطمئنان إلى التقدير الناتج.
فحوص مراجعة التصميم
- صف فقدان البيانات من خلال الأنماط والأسباب بدلاً من نسبة إجمالية واحدة.
- تأكد من أن المتغيرات المشاهدة الداعمة للافتراض جُمعت فعلاً بموثوقية.
- خطّط لتقييمات حساسية تمثل انحرافات ذات معنى عن الافتراض الرئيسي.
توثيق القرار وحدوده
تربط الخطة المقبولة المصطلحات الرياضية بالسيناريوهات السريرية. وأبلغ عن عدم اليقين عندما تكون أسباب فقدان البيانات نفسها ناقصة أو غير موثوقة. ولا يثبت نجاح تشغيل النموذج صحة افتراضاته. واشرح كيف تتغير الاستنتاجات في ظل بدائل معقولة، بدلاً من اختيار كل بديل خصيصاً للحفاظ على النتيجة الأولية المفضلة.
الأسئلة الشائعة
- هل تكون كمية صغيرة من البيانات المفقودة غير مهمة دائماً؟
- لا. فقد تغيّر أسبابها وتوزيعها بين المجموعات أثرها.
- هل يمكن إثبات الافتراض من مجموعة البيانات؟
- عادة لا يمكن إثباته بالكامل؛ ويظل المبرر السريري وتقييم الحساسية ضروريين.