【摘要】：追蹤研究中缺失數(shù)據(jù)十分常見。本文通過Monte Carlo模擬研究,考察基于不同前提假設(shè)的Diggle-Kenward選擇模型和ML方法對增長參數(shù)估計精度的差異,并考慮樣本量、缺失比例、目標(biāo)變量分布形態(tài)以及不同缺失機制的影響。結(jié)果表明:(1)缺失機制對基于MAR的ML方法有較大的影響,在MNAR缺失機制下,基于MAR的ML方法對LGM模型中截距均值和斜率均值的估計不具有穩(wěn)健性。(2)DiggleKenward選擇模型更容易受到目標(biāo)變量分布偏態(tài)程度的影響,樣本量與偏態(tài)程度存在交互作用,樣本量較大時,偏態(tài)程度的影響會減弱。而ML方法僅在MNAR機制下輕微受到偏態(tài)程度的影響。
[Abstract]:Missing data is common in tracking studies. In this paper, Monte Carlo simulation is used to investigate the difference between Diggle-Kenward selection model based on different premise assumptions and ML method for estimating growth parameters, and to consider sample size and missing ratio. The distribution of target variables and the effects of different deletion mechanisms. The results show that: (1) the deletion mechanism has great influence on the ML method based on MAR, and under the MNAR deletion mechanism, The ML method based on MAR is not robust to the estimation of intercept mean and slope mean in LGM model. (2) DiggleKenward selection model is more susceptible to the degree of skewness of target variables, and there is interaction between sample size and skewness degree. When the sample size is large, the effect of skewness will weaken. However, the ML method is only slightly affected by the degree of skewness under the MNAR mechanism.
【作者單位】： 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)勞動經(jīng)濟學(xué)院;北京師范大學(xué)心理學(xué)院應(yīng)用實驗心理北京市重點實驗室;艾美仕市場調(diào)研咨詢(上海)有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31571152) 北京市與中央在京高校共建項目(019-105812) 未來教育高精尖創(chuàng)新中心 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助
【分類號】：B841

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本文編號：2407942