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 6

Comparison of the performance of imputation methods based on the proportion of the variation attributable to the missing data (λ) of regression coefficients over 1000 simulations.

Variable	Method	MAR					MCAR
		10%	20%	30%	40%	50%	10%	20%	30%	40%	50%
(BMIreal)	MCR	0.069	0.121	0.178	0.232	0.267	0.067	0.132	0.171	0.222	0.264
	MI	0.106	0.206	0.299	0.398	0.489	0.109	0.213	0.308	0.395	0.485
	MRF	0.116	0.206	0.270	0.330	0.364	0.119	0.199	0.265	0.317	0.373
	MS	0.010	0.038	0.080	0.123	0.173	0.010	0.038	0.076	0.121	0.171
(Betotal)	MCR	0.076	0.139	0.192	0.233	0.272	0.078	0.143	0.196	0.232	0.271
	MI	0.111	0.205	0.296	0.394	0.486	0.113	0.213	0.309	0.394	0.484
	MRF	0.125	0.213	0.290	0.345	0.392	0.133	0.217	0.279	0.332	0.369
	MS	0.012	0.040	0.079	0.125	0.173	0.011	0.041	0.079	0.121	0.169
(PACS4)	MCR	0.093	0.156	0.205	0.233	0.279	0.080	0.143	0.200	0.230	0.279
	MI	0.127	0.243	0.321	0.426	0.510	0.112	0.210	0.308	0.401	0.472
	MRF	0.149	0.238	0.299	0.351	0.382	0.128	0.219	0.284	0.341	0.381
	MS	0.014	0.046	0.084	0.123	0.175	0.012	0.038	0.079	0.129	0.172
(PSPS)	MCR	0.091	0.157	0.209	0.243	0.273	0.080	0.143	0.191	0.231	0.271
	MI	0.130	0.239	0.329	0.429	0.508	0.113	0.216	0.307	0.395	0.486
	MRF	0.152	0.236	0.304	0.351	0.384	0.130	0.218	0.274	0.327	0.380
	MS	0.014	0.046	0.084	0.129	0.174	0.012	0.041	0.079	0.124	0.173
(Gender)	MCR	0.072	0.129	0.180	0.228	0.264	0.072	0.132	0.175	0.223	0.258
	MI	0.105	0.201	0.304	0.384	0.472	0.112	0.217	0.306	0.400	0.482
	MRF	0.116	0.199	0.261	0.323	0.349	0.114	0.208	0.259	0.319	0.358
	MS	0.010	0.038	0.076	0.119	0.171	0.011	0.038	0.076	0.124	0.170
(BMIreal ∗Gender)	MCR	0.095	0.159	0.219	0.274	0.309	0.095	0.171	0.220	0.263	0.301
	MI	0.111	0.213	0.307	0.398	0.483	0.107	0.214	0.300	0.391	0.491
	MRF	0.160	0.250	0.311	0.368	0.404	0.159	0.249	0.311	0.356	0.408
	MS	0.015	0.048	0.089	0.135	0.187	0.015	0.047	0.092	0.134	0.185