Strategie voor Ontbrekende Gegevens
Tweefasige privacygerichte consultatie voor ontbrekende gegevens: AI genereert een studieontwerp-specifiek profileringsscript (met MAR-diagnostiek en Little's MCAR-test) voor lokale uitvoering, levert vervolgens een complete verwerkingsstrategie op basis van de geanonimiseerde uitvoer — geen ruwe data verlaat uw apparaat.
- Vul je studiedesign, datasetbeschrijving en patronen van ontbrekende data in (welke variabelen, geschat percentage).
- Klik op AI Run. De AI genereert een profileringsscript op maat voor je data (R of Python).
- Voer het script lokaal uit op je dataset en plak de output terug in de chat.
- Ontvang je volledige strategie voor ontbrekende data: aanbevolen methode, implementatiecode, concept voor de Methods-sectie en plan voor sensitiviteitsanalyse.
Wat dit instrument doet
Een tweefasige ontbrekende data-adviseur voor klinische onderzoekers. Fase 1: AI genereert een studieontwerp-bewust profileringsscript dat variabeletypen, missende percentages, MAR-correlatiedetectiediagnostiek en ontwerp-specifieke controles omvat (RCT-arm-balans, longitudinale uitvalpatronen, uitkomst-gestratificeerde missingness). Fase 2: AI diagnosticeert het missingness-mechanisme en levert een complete strategie — niet alleen een methodeaanbeveling, maar een volledige beslissing met aannames, implementatiecode en gevoeligheidsanalyse.
Referentie voor ontbrekende datamechanismen
| Mechanisme | Betekenis | Profileringssignaal | Typische aanpak |
|---|---|---|---|
| MCAR | Missingness onafhankelijk van alle variabelen | Little's test p > 0.05, geen correlatiepatroon | Volledige gevalanalyse of eenvoudige imputatie |
| MAR | Missingness afhankelijk van geobserveerde variabelen | Correlatiesignaal gedetecteerd | Meervoudige imputatie (mice/Amelia) of IPW |
| MNAR | Missingness afhankelijk van de ontbrekende waarde zelf | Geen signaal, maar klinische logica suggereert patroon | Patroon-mengmodellen; aannames moeten worden bekendgemaakt |
Belangrijke ingebouwde veiligheidsmaatregelen
Binaire/categorische/telvariabelen worden nooit gemiddeld of mediaan-geïmputeerd. MNAR-data kan niet stilzwijgend worden geïmputeerd — AI moet aannames opsommen zodat de onderzoeker kan beslissen. Als een sleutelvariabele >20% ontbreekt, wordt een verplicht Impactrapport gegenereerd met expliciete afwegingen voor 2–3 benaderingen. Alle verduidelijkingsvragen worden gebundeld in één bericht.
Wat dit instrument niet zal doen
Het genereert imputatiecode voor u om uit te voeren — het imptuteert geen gegevens direct. MNAR kan niet worden bevestigd vanuit alleen geobserveerde gegevens; AI markeert het maar kan het niet bewijzen. Het vervangt niet het oordeel van een statisticus voor complexe regulatoire indieningen.
Gegevensprivacy
Het profileringsscript wordt volledig uitgevoerd op uw lokale computer. Alleen samenvattingsstatistieken worden in het gesprek geplakt — ruwe patiëntgegevens verlaten nooit uw computer.