Imputare Multiplă — MICE

Imputarea multiplă (MI), introdusă formal de Donald B. Rubin în 1987, este o procedură statistică principială pentru gestionarea datelor lipsă. În loc să înlocuiască fiecare valoare lipsă o singură dată, MI umple golurile de m ori — de fiecare dată extrăgând valori plauzibile din distribuția predictivă posterioară a datelor lipsă — producând m seturi de date complete. Fiecare set de date este analizat independent, iar rezultatele sunt combinate într-un singur set de estimări utilizând regulile de combinare ale lui Rubin. Varianta MICE (Imputare Multivariată prin Ecuații Înlanțuite), popularizată de van Buuren și Groothuis-Oudshoorn (2011), extinde abordarea la tipuri mixte de variabile prin imputarea fiecărei variabile pe rând printr-o secvență de modele de regresie condiționată.