Multippel imputasjon — MICE

Multippel imputasjon (MI), formelt introdusert av Donald B. Rubin i 1987, er en prinsipiell statistisk prosedyre for håndtering av manglende data. I stedet for å erstatte hver manglende verdi én gang, fyller MI hullene m ganger — hver gang ved å trekke plausible verdier fra den posterior prediktive fordelingen til de manglende dataene — og produserer m komplette datasett. Hvert datasett analyseres uavhengig, og resultatene kombineres til et enkelt sett med estimater ved hjelp av Rubins poole-regler. MICE-varianten (Multivariate Imputation by Chained Equations), popularisert av van Buuren og Groothuis-Oudshoorn (2011), utvider tilnærmingen til blandede variabeltyper ved å imputere hver variabel etter tur gjennom en sekvens av betingede regresjonsmodeller.