临床研究缺失值分析——临界点分析法 R软件全部代码

临床研究中的缺失值分析是统计学中处理缺失数据的重要步骤之一。临界点分析（也称为单变量或多变量删除规则或截断点分析）是一种简单的方法，它通过设定某个阈值来决定是否将含有缺失值的数据观察结果从分析中剔除。然而，R语言并非直接提供名为“临界点分析”的内置函数，通常我们会使用其他函数结合条件判断来实现类似功能。

以下是一个简单的示例，在R中如何利用`complete.cases()`函数以及`ifelse()`函数来进行基本的缺失值处理：

# 假设我们有一个包含缺失值的数据框df
data <- data.frame(
  age = c(25, 30, NA, 40, 45),
  gender = c("M", "F", NA, "F", "M"),
  bmi = c(22, 28, 26, NA, 30)
)

# 使用 complete.cases() 检查哪些行没有缺失值
no_missing <- complete.cases(data)

# 创建一个新的数据框，只包含无缺失值的行
clean_data <- data[no_missing, ]

# 如果你想基于特定变量的缺失值百分比来确定临界点，可以这样做：

# 计算各列的缺失值比例
miss_ratio <- apply(is.na(data), 2, mean)

# 设定一个假设的临界点，例如超过10%则认为缺失过多
critical_point <- 0.1

# 创建一个新的逻辑向量，表示哪些列的缺失值超过了临界点
too_many_miss <- miss_ratio > critical_point

# 根据临界点过滤数据
filtered_data <- data[!too_many_miss, ]

# 对于那些有超过临界点缺失值的变量，可以用 ifelse() 替换缺失值，如平均值填充
data$age[is.na(data$age)] <- mean(clean_data$age, na.rm = TRUE)

# 注意这只是最基础的处理，实际应用可能需要更复杂的方法，如多重插补、模式估计等