Imputasi Berganda — MICE

Imputasi Berganda (MI), yang secara formal diperkenalkan oleh Donald B. Rubin pada tahun 1987, adalah prosedur statistik yang berprinsip untuk menangani data yang hilang. Alih-alih mengganti setiap nilai yang hilang sekali, MI mengisi celah sebanyak m kali — setiap kali menarik nilai yang masuk akal dari distribusi prediktif posterior data yang hilang — menghasilkan m dataset lengkap. Setiap dataset dianalisis secara independen, dan hasilnya digabungkan menjadi satu set estimasi menggunakan aturan penggabungan Rubin. Varian MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations), yang dipopulerkan oleh van Buuren dan Groothuis-Oudshoorn (2011), memperluas pendekatan ini ke tipe variabel campuran dengan mengimputasi setiap variabel secara bergantian melalui serangkaian model regresi kondisional.