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 5

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

Variable	Method	MAR					MCAR
		10%	20%	30%	40%	50%	10%	20%	30%	40%	50%
(BMIreal)	MCR	0.069	0.102	0.135	0.160	0.207	0.072	0.102	0.127	0.155	0.181
	MI	0.063	0.089	0.122	0.141	0.187	0.065	0.093	0.117	0.149	0.172
	MRF	0.060	0.082	0.101	0.110	0.124	0.064	0.083	0.095	0.111	0.122
	MS	0.079	0.094	0.109	0.110	0.113	0.078	0.094	0.100	0.107	0.110
(Betotal)	MCR	0.055	0.077	0.100	0.120	0.146	0.054	0.073	0.093	0.114	0.136
	MI	0.050	0.067	0.088	0.103	0.130	0.050	0.068	0.083	0.105	0.132
	MRF	0.050	0.062	0.072	0.080	0.093	0.049	0.061	0.071	0.082	0.092
	MS	0.058	0.068	0.073	0.078	0.079	0.058	0.068	0.072	0.078	0.076
(PACS4)	MCR	0.055	0.074	0.093	0.116	0.140	0.053	0.071	0.088	0.106	0.127
	MI	0.051	0.066	0.083	0.105	0.122	0.048	0.067	0.079	0.095	0.121
	MRF	0.051	0.060	0.069	0.079	0.087	0.047	0.060	0.067	0.074	0.083
	MS	0.059	0.067	0.069	0.074	0.070	0.056	0.063	0.069	0.071	0.069
(PSPS)	MCR	0.055	0.077	0.094	0.113	0.141	0.051	0.070	0.087	0.110	0.126
	MI	0.048	0.068	0.082	0.102	0.122	0.046	0.064	0.079	0.098	0.118
	MRF	0.049	0.061	0.069	0.079	0.087	0.045	0.058	0.066	0.077	0.081
	MS	0.059	0.066	0.067	0.071	0.069	0.054	0.065	0.069	0.071	0.069
(Gender)	MCR	0.077	0.113	0.145	0.172	0.194	0.083	0.114	0.152	0.172	0.205
	MI	0.072	0.105	0.136	0.168	0.208	0.073	0.108	0.143	0.171	0.217
	MRF	0.070	0.095	0.111	0.122	0.135	0.071	0.094	0.118	0.120	0.135
	MS	0.089	0.111	0.125	0.134	0.126	0.091	0.114	0.122	0.121	0.134
(BMIreal ∗Gender)	MCR	0.096	0.139	0.182	0.216	0.248	0.102	0.143	0.175	0.217	0.242
	MI	0.086	0.126	0.172	0.214	0.265	0.089	0.131	0.173	0.219	0.258
	MRF	0.085	0.115	0.132	0.143	0.147	0.088	0.116	0.131	0.143	0.143
	MS	0.127	0.144	0.156	0.151	0.149	0.123	0.142	0.148	0.142	0.143