在医学科研中，由于失访、无应答或记录不清等各种原因，经常会遇到数据缺失的问题。本文将深入探讨医学科研中数据缺失的成因、分类、影响以及应对方法，结合R语言的实际应用，为医学研究人员提供全面的解决方案。

一、认识缺失数据

其实，很多医学的纵向研究因获取数据资料时间较长，受试对象疾病痊愈、居住地改变等原因，不可避免地出现缺失数据。缺失数据不仅会降低医学研究的把握度，还会给研究的结果带来偏倚。在数据收集过程中由于失访、拒访、录入错误等原因造成的不完整数据称为缺失数据（Missing data）。

1、数据缺失的操作成因

在医学研究中，数据缺失的原因多种多样，可以归纳为以下几类：

受试者原因

失访：在纵向研究中，受试者可能由于搬迁、无法联系、去世等原因导致后续数据无法获取。失访在长期随访研究中特别常见，尤其是在研究对象涉及广泛地理区域或高风险人群时。受试者失访会导致随访数据的缺失，从而影响研究结果的有效性和可靠性。

拒访：受试者拒绝继续参与研究，拒绝提供进一步的数据。这可能是因为研究的侵入性、不适感、时间成本或对研究过程的抵触情绪。受试者的拒访率高可能反映研究设计上的问题，或者是受试者招募和管理过程中存在的缺陷。

疾病痊愈：部分受试者在疾病痊愈后，认为不再需要参与研究，从而导致数据缺失。虽然这对于受试者个人是积极的，但对于研究来说，这种数据缺失可能会影响对长期效果的评价。

研究者原因

数据录入错误：由于工作人员的疏忽或不熟练，导致数据录入时出现错误。这类错误包括数据的遗漏、误录和重复录入等。数据录入错误不仅会直接导致数据缺失，还可能导致数据的质量和可靠性问题。

记录不清：数据记录过程中不够详细或规范，导致后期数据处理困难。这可能是由于研究者未能严格遵循数据记录的标准操作程序，或者在数据记录过程中未能及时、准确地记录相关信息。

设备故障：数据采集设备出现故障，无法完整获取数据。设备故障可能是由于硬件问题、软件错误或操作不当引起的。在高度依赖仪器设备进行数据采集的研究中，设备故障造成的数据缺失可能尤为严重。

其他原因

样本丢失：生物样本在运输或存储过程中丢失或损坏。生物样本的丢失或损坏不仅会导致数据缺失，还会增加研究的成本和时间。样本丢失的原因可能包括标签错误、存储条件不当、运输过程中的意外等。

技术原因：某些数据由于技术限制无法获取或测量。技术原因导致的数据缺失可能包括检测限的限制、数据采集方法的不完善、数据处理技术的局限性等。在某些情况下，技术原因可能导致特定变量的数据无法获得，从而影响研究结果的全面性和准确性。

2、数据缺失的三种分类

完全随机缺失（MCAR, Missing Completely at Random）

数据缺失是完全随机的，与任何观测值或未观测值无关。例如，某些问卷中的问题因打印错误而未显示，导致所有受访者均未回答该问题。在这种情况下，缺失的数据与其他变量无关，因此不会引入偏倚。但完全随机缺失在实际研究中较为少见。

随机缺失（MAR, Missing at Random）

数据缺失与已观测的变量有关，但与未观测的变量无关。例如，年龄较大的受试者更有可能失访，但在同一年龄组内，失访是随机的。这种情况下，尽管数据缺失不是完全随机的，但如果对已观测变量进行适当的调整，可以得到无偏估计。

非随机缺失（MNAR, Missing Not at Random）

数据缺失与未观测的变量有关。例如，重病患者由于身体不适，更有可能拒绝接受某些检查，导致数据缺失。在这种情况下，缺失的数据与未观测的值相关，通常难以处理，因为缺失机制本身与数据有关，可能会引入偏倚。

3、数据缺失的影响

减少统计效能

统计效能是指研究检测到实际存在效应的能力。在临床试验中，每个参与者的数据都至关重要。当部分数据缺失时，等同于减少了样本量。假设我们在一项试验中原计划招募100名参与者，但由于各种原因，最终只有80名参与者提供了完整的数据。那么，我们实际用于分析的数据点只有80个，而不是最初设计的100个。

统计功效的降低：样本量减少直接影响统计功效。统计功效（Statistical Power）是指试验正确拒绝零假设的概率。当样本量不足时，即使有实际效应存在，我们也可能因为数据不足而无法检测到这种效应。统计功效降低意味着试验得出的结论可靠性下降，可能会出现更多的假阴性结果，即实际存在的效应未被检测到。

效应大小的估计偏差：数据缺失不仅影响统计功效，还会对效应大小的估计产生偏差。较小的样本量使得效应大小的估计变得不准确，可能会夸大或低估实际效应。例如，在药物试验中，如果一些患者因为副作用退出试验，这些患者的数据缺失会导致对药物副作用严重性的低估。

引入偏倚

数据缺失不仅仅是一个统计学问题，它还会引入系统性偏倚，导致研究结果偏离真实情况。

非随机缺失：如果数据缺失不是随机发生的，而是与某些特定因素相关，则会引入偏倚。例如，在一项关于重病患者的研究中，重病患者往往更有可能因病情严重而无法完成整个试验，这就导致了非随机缺失。如果我们不考虑这些缺失数据，可能会低估疾病的严重性，甚至对某些治疗的有效性产生错误的结论。

偏倚的表现：这种偏倚可以表现为结果的系统性误差。例如，在一项新药试验中，如果药物副作用严重的患者由于无法耐受而退出试验，那么剩下的数据可能会显示出药物的副作用较轻。实际上，这是因为最严重的副作用患者的数据被忽略了，导致了对药物安全性的不准确评估。

4、复杂数据分析

处理数据缺失必然会增加了数据分析的复杂性。所以，处理缺失数据需要采用特殊的方法，否则可能会得出错误的结论。

传统的数据分析方法，如完全案例分析（Complete Case Analysis）和均值插补（Mean Imputation），在处理数据缺失时有其局限性。完全案例分析只使用没有缺失值的案例进行分析，这会导致样本量的大幅减少。而均值插补则简单地用变量的平均值代替缺失值，这会低估变量的变异性，从而影响结果的准确性。

现代统计学方法提供了更有效的处理数据缺失的方法。例如，多重插补法（Multiple Imputation）是一种广泛使用的方法，它通过创建多个插补数据集，并结合这些数据集的分析结果，来处理缺失数据。此外，还有全信息最大似然法（Full Information Maximum Likelihood, FIML），它通过使用所有可用数据来估计模型参数，从而减少缺失数据的影响。

二、用R来检验缺失数据

R语言中将缺失值表示为NA（Not Available）。接着，我们将深入探讨如何在R中检测缺失值。

1、缺失值的检测

在R中，可以使用is.na()函数来检测缺失值。该函数返回一个与输入对象大小相同的逻辑向量，其中缺失值的位置为TRUE，非缺失值的位置为FALSE。让我们通过一个简单的示例来理解这一点。

data_miss <- c(1, 2, 3, NA, 33, NA, NA, 23)
is_na_result <- is.na(data_miss)
print(is_na_result)

结果可见：

[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

通过上述代码，我们可以清楚地看到哪些位置存在缺失值。

2、缺失值观察

在实际数据分析中，我们常常需要查看缺失值的具体分布情况。由于R的内置数据集iris没有缺失值，我们可以人为地生成一个含有缺失值的iris_miss数据集，并通过不同的方法来观察缺失值的情况。

示例：生成含缺失值的数据集

iris_miss <- iris
iris_miss$Sepal.Length[c(12, 22, 51, 92, 122)] <- NA
iris_miss$Sepal.Width[c(12, 96, 126)] <- NA
iris_miss$Petal.Length[c(5, 15, 35, 45)] <- NA
num_na <- length(which(is.na(iris_miss)))
print(num_na)

结果可见：

[1] 12

上面代码首先创建了一个名为iris_miss的数据框，它是iris数据集的副本。然后，该代码将iris_miss数据集中Sepal.Length、Sepal.Width和Petal.Length列的特定行设置为缺失值（NA），具体位置分别是第12、22、51、92、122行的Sepal.Length，第12、96、126行的Sepal.Width，以及第5、15、35、45行的Petal.Length。接着，代码计算了iris_miss数据集中所有缺失值的总数，并将结果存储在num_na变量中，最后通过print函数打印出缺失值的总数，结果显示为12。

3、使用View()和complete.cases()函数

我们可以通过View()函数以表格形式查看数据中含有NA值的非完整数据行，并可以根据每列中数值类别和大小进行数据排序。此外，complete.cases()函数返回一个逻辑向量，表示哪些行是完整的，即没有缺失值。

View(iris_miss[!complete.cases(iris_miss),])

结果可见：

4、使用mice包观察缺失值模式

mice包提供了丰富的缺失值处理功能。通过md.pattern()函数，可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格，并生成关于缺失值的图表。

library(mice)
md_pattern_result <- md.pattern(iris_miss)
print(md_pattern_result)

 结果可见：

    Petal.Width Species Sepal.Width Petal.Length Sepal.Length   
139           1       1           1            1            1  0
4             1       1           1            1            0  1
4             1       1           1            0            1  1
2             1       1           0            1            1  1
1             1       1           0            1            0  2
              0       0           3            4            5 12

• 从第二列开始，每一列表示数据集中的一个变量（Petal.Width, Species, Sepal.Width, Petal.Length, Sepal.Length）。
• 数值 1 表示该变量在该行中没有缺失值，而 0 表示有缺失值，一列和最后一列和最后一行除外。
• 第一行第一列的 139，是说明139 行数据没有任何缺失值。
• 第一行第二行表示有 4 行数据缺失 Sepal.Length 的值（1 表示不缺失，0 表示缺失）。
• 末尾的一列表示每种缺失模式的行数，最后一行表示每个变量缺失值的总数。

图示：

MICE（Multivariate Imputation by Chained Equations）包更多是R语言中用于多重插补缺失值的强大工具包。它基于链式方程的思想，提供了一种系统化的方法来处理数据集中的缺失值。通过多重插补，可以生成多个填补缺失值后的数据集，并对这些数据集进行综合分析，以提高估计的准确性和可靠性。上面只是用到MICE的可视化功能。

5、使用VIM包进行缺失值可视化

通过图形化的方式观察缺失值，可以更直观地理解数据的缺失模式。VIM包提供了多种可视化工具，如aggr()函数和scattmatrixMiss()函数等等。

library(VIM)
names(iris_miss) <- c("SLength", "SWidth", "PLength", "PWidth", "Species")
aggr_plot <- aggr(iris_miss, prop = FALSE, numbers = TRUE)
scattmatrixMiss_plot <- scattmatrixMiss(iris_miss)
marginplot(iris_miss[c("SLength", "SWidth")])

缺失值的直方图

上面左图是用条形图展示了每个变量缺失值的个数，其中 “Petal.Width（PWidth）”和“Species”变量没有缺失值，“Sepal.Length（SLength）”缺失最多为5个。右图展示了数据框中5个变量不同组合下缺失值的个数，右下角的139代表删除所有缺失值后还剩的完整数据的样本数为139个，具体分析可参考md.pattern()的结果分析。

缺失值的散点图

上图为函数scattmatrixMiss()生成的不同变量之间的散点图情况。如果观察其中两个变量之间的缺失值信息也可以使用函数marginplot(),例如"Sepal.Length"和"Petal.Width"的。

缺失值的综合图

VIM 包是 R 语言中专门用于可视化和处理缺失值的工具包。它具备多种实用函数，能够助力用户清晰直观地了解缺失值的分布状况，并实现有效的填补。在缺失值可视化方面，aggr()函数可以生成条形图和矩阵图，用于展示单变量以及多变量组合时缺失值的个数或者比例；scattmatrixMiss()函数能够生成涵盖缺失信息的散点图矩阵，以此呈现不同变量之间的关系；marginplot()函数则可用于对两个变量之间的缺失值信息进行观察。