Evaluation of Four Multiple Imputation Methods for Handling Missing Binary Outcome Data in the Presence of an Interaction between a Dummy and a Continuous Variable

Table 4

Comparison of the performance of imputation methods based on the model based SE of regression coefficients over 1000 simulations.

Variable	Method	MAR					MCAR
		10%	20%	30%	40%	50%	10%	20%	30%	40%	50%
(BMIreal)	MCR	0.161	0.167	0.174	0.183	0.190	0.161	0.169	0.174	0.182	0.190
	MI	0.164	0.176	0.190	0.209	0.233	0.165	0.177	0.191	0.208	0.230
	MRF	0.163	0.171	0.178	0.185	0.189	0.164	0.171	0.178	0.184	0.192
	MS	0.149	0.146	0.146	0.146	0.149	0.149	0.146	0.146	0.146	0.148
(Betotal)	MCR	0.114	0.118	0.122	0.124	0.128	0.115	0.119	0.122	0.125	0.128
	MI	0.117	0.125	0.135	0.147	0.163	0.118	0.126	0.136	0.148	0.163
	MRF	0.116	0.120	0.125	0.129	0.133	0.117	0.121	0.125	0.128	0.131
	MS	0.105	0.102	0.101	0.101	0.102	0.105	0.102	0.101	0.101	0.102
(PACS4)	MCR	0.105	0.109	0.112	0.113	0.117	0.105	0.109	0.112	0.114	0.118
	MI	0.108	0.118	0.126	0.140	0.154	0.108	0.115	0.125	0.136	0.147
	MRF	0.107	0.111	0.114	0.117	0.119	0.106	0.111	0.114	0.118	0.120
	MS	0.095	0.093	0.092	0.092	0.093	0.096	0.093	0.092	0.092	0.093
(PSPS)	MCR	0.105	0.109	0.112	0.114	0.116	0.105	0.108	0.111	0.114	0.117
	MI	0.109	0.117	0.127	0.140	0.154	0.108	0.115	0.124	0.135	0.149
	MRF	0.107	0.111	0.115	0.117	0.119	0.106	0.110	0.113	0.117	0.120
	MS	0.095	0.093	0.092	0.092	0.093	0.096	0.093	0.092	0.092	0.093
(Gender)	MCR	0.192	0.198	0.204	0.210	0.215	0.192	0.199	0.204	0.210	0.215
	MI	0.197	0.210	0.228	0.245	0.270	0.198	0.212	0.228	0.249	0.274
	MRF	0.194	0.202	0.208	0.216	0.219	0.195	0.204	0.209	0.217	0.222
	MS	0.178	0.175	0.174	0.175	0.178	0.179	0.175	0.174	0.176	0.178
(BMIreal ∗Gender)	MCR	0.238	0.246	0.254	0.264	0.270	0.239	0.249	0.255	0.261	0.268
	MI	0.243	0.261	0.281	0.307	0.339	0.243	0.261	0.280	0.305	0.342
	MRF	0.241	0.248	0.253	0.259	0.260	0.241	0.249	0.254	0.258	0.263
	MS	0.209	0.199	0.192	0.189	0.189	0.210	0.199	0.193	0.189	0.188