基于增长模型的非随机缺失数据处理:选择模型和极大似然方法

发布时间：2017-07-06 19:00

  本文关键词：基于增长模型的非随机缺失数据处理:选择模型和极大似然方法

  更多相关文章： 追踪研究 潜变量增长模型 非随机缺失机制 Diggle-Kenward选择模型 极大似然方法

【摘要】：对含有非随机缺失数据的潜变量增长模型,为了考察基于不同假设的缺失数据处理方法:极大似然(ML)方法与DiggleKenward选择模型的优劣,通过Monte Carlo模拟研究,比较两种方法对模型中增长参数估计精度及其标准误估计的差异,并考虑样本量、非随机缺失比例和随机缺失比例的影响。结果表明,符合前提假设的Diggle-Kenward选择模型的参数估计精度普遍高于ML方法;对于标准误估计值,ML方法存在一定程度的低估,得到的置信区间覆盖比率也明显低于Diggle-Kenward选择模型。
【作者单位】： 北京师范大学心理学院;
【关键词】： 追踪研究 潜变量增长模型 非随机缺失机制 Diggle-Kenward选择模型 极大似然方法
【基金】：国家自然科学基金(31100759) 全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题(GFA111001) 北京市与中央在京高校共建项目(019-105812)的资助
【分类号】：B841
【正文快照】： 1引言追踪研究(longitudinal study)指对同一个体或群体在一个或多个变量上进行多次测量,然后通过数据分析来探索特质随时间的变化趋势及不同变量间因果关系的一种研究方法。但由于追踪研究耗时长,对个体有大量重复观测,被试常因个体特质或其他外部因素退出实验,造成大量缺失

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本文编号：527381