Bonjour à tous,
j'ai effectué une imputation multiple sur mes données (10 datasets, 10 itérations).
Je souhaite présenter les caractéristiques de mes patients (Tableau 1) avec les données imputées en fonction de la survenue d'un évènement (colonne 1 = évènement Non, colonne 2= évènement Oui) . J'obtiens mon tableau avec mes pourcentages, médiane et interquartile sans difficulté ...
Mon problème se situe dans les tests statistiques pour comparer ces deux groupes (évènement oui vs. évènement non).
J'effectue facilement mes Chi2 sur mes différents datasets, mais d'après ce que j'ai compris, une moyenne de mes p-values serait fausse.
Il faudrait combiner les p-values en une p-value (voir article https://doi.org/10.1186/1471-2288-9-57), ce que fait d'ailleurs la macro SAS CombChi (https://statisticalhorizons.com/wp-c...ds/combchi.sas).
En réalisant ce qui est dit dans l'article, j'obtiens parfois des p-values qui n'ont réellement rien à voir avec chacune des p-values des 10 datasets (exemple : p-value de chaque datasets <0.001, vs. p-value=0.984 après combinaison ...).
Qu'en pensez-vous ?
Comment faites-vous pour obtenir des p-values combinées après imputation multiple ? Des PROC MIANALYZE existent peut-être?
Merci d'avance pour votre aide.
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