怎么样处置队列研究中的失访数据？

在队列研究中，失访数据是一个容易见到的问题，它或许会影响研究结果的有效性和靠谱性。因此，正确处置失访数据对于保证研究水平至关要紧。以下是几种常见的处置办法：
1. 完全案例剖析：这是最简单直接的办法，即只剖析那些没失访、完整数据的个体。但这种办法或许会致使选择偏倚，由于失访者和未失访者的特点可能有所不同。
2. 最后一次察看结转（Last Observation Carried Forward, LOCF）：对于纵向研究，可以将失访前最后一次测量的结果作为之后所有空闲点的数据用。然而，这种处置方法或许会低估随时间的变化趋势，并且当数据缺失不是随机时，结果可能有偏。
3. 多重插补法：这是一种较为一流的办法，通过构建多个含有不同合理估计值的完整数据集来代替缺失值，然后对每一个数据集进行剖析，最后将结果合并。这种办法可以较好地维持样本量和研究效能，降低因数据缺失带来的偏差。
4. 逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）：该办法依据个体不被失访的概率给予相应的网站权重，以调整最后的统计模型。如此可以有效地减轻因为非随机失访所引起的估计偏差。
5. 敏锐性剖析：无论使用哪种处置办法，都建议进行敏锐性剖析，即评估不同假设条件下（如缺失完全随机、缺失与结果有关等）的结果变化状况，以此来判断研究结论的稳健性和靠谱性。

总之，在具体选择何种办法时需要考虑研究目的、数据性质与失访机制等原因。同时，尽量采取手段预防失访的发生也是尤为重要的，譬如加大随访管理、提升受试者的参与意愿等。