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Les études cohortes sont des études dans lesquelles la même variable est mesurée de manière répétée au cours du temps. De par leur nature, ces études sont particulièrement vulnérables à la présence de valeurs manquantes. Il importe donc de les prendre en charge le plus correctement possible.
CopyMean est une nouvelle méthode permettant d’imputer les valeurs manquantes intermittentes sur trajectoire. Afin d’étudier son efficacité, nous l’avons comparé à onze méthodes d'imputation classiques dédiées au traitement des données longitudinales. Toutes ces méthodes ont été testées sur trois jeux de données réels présentant des caractéristiques très différentes (trajectoires stables, croissantes ou sinusoïdales). Pour chacun d'eux, nous avons généré neuf types de données manquantes en variant le taux de manquantes (10%, 30%, ou 50%) et le type de manquantes (MCAR, MAR, MNAR). Nos résultats montrent que l’efficacité de CopyMean égale ou dépasse les performances des autres méthodes dans presque toutes les configurations. L'efficacité de l'interpolation linéaire est très dépendante des données. LOCF est fortement déconseillée.
