Imputation Multiple — MICE

L'imputation multiple (MI), introduite formellement par Donald B. Rubin en 1987, est une procédure statistique rigoureuse pour traiter les données manquantes. Plutôt que de remplacer chaque valeur manquante une seule fois, la MI comble les lacunes m fois — chaque fois en tirant des valeurs plausibles de la distribution prédictive a posteriori des données manquantes — produisant ainsi m jeux de données complets. Chaque jeu de données est analysé indépendamment, et les résultats sont combinés en un ensemble unique d'estimations à l'aide des règles de combinaison de Rubin. La variante MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations), popularisée par van Buuren et Groothuis-Oudshoorn (2011), étend cette approche aux types de variables mixtes en imputant chaque variable à tour de rôle par une séquence de modèles de régression conditionnels.