However, helmet status was not completed for 39% (n¼5419) of the registered injured cyclists. In a logistic regression, a case-complete analysis (ie, excluding subjects with missing data) is said to be robust to ‘not missing at random’ data. Accordingly, we excluded subjects with missing helmet status from the analysis, leaving 8373 subjects.
Die wurden für die Auswertung einfach nicht berücksichtigt, weil eine wichtige Information nicht vorhanden war. Damit gehen die Betroffenen auf keiner Seite der Auswertung falsch ein. Halte ich für den richtigen Ansatz zur Bewertung.
Wo fange ich an?
is said to be
Es wurde nicht gesagt, es sei so! So weicht man aus, wenn man nicht direkt lügen möchte.
robust
Als robust wird ein statistische Verfahren bezeichnet, wenn es weniger empfindlich auf Ausreißer reagiert, beispielsweise ist der Median robuster als der Mittelwert. Ich frage mich aber auch, wo hier die Ausreißer zu suchen sind, einzelne grob falsch eingeschätzte Verletzungsgrade?
not missing at random
Nunja, ich kenne kein Verfahren, dass unempfindlich gegen systematische Fehler ist. OK, doch, das Bauchgefühl.
Ich deute den Abschnitt so, dass die Autoren genau wissen, welchen Bock sie gerade vor der Flinte haben, wollen ihn aber dennoch erlegen, ohne dass es jemanden auffällt.
Wir können ja raten, welche Daten fehlen.