要約
多重代入法（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）は、欠損データを扱うための柔軟かつ実用的な手法である。本稿では、この手法の基本原理を説明し、定量変数およびカテゴリカル変数（歪度を示す変数を含む）の代入方法を示す。また、代入モデルの設定方法や必要な代入回数についての指針を提供する。さらに、多重代入データの実用的な解析手順、すなわちモデル構築とモデル検証の方法についても詳述する。同時に、この手法の限界および潜在的な誤りのリスクについても強調し、精神保健分野における実データを用いて具体的な例示を行う。Stataによるコード断片も併記する。