本文關(guān)鍵詞：基于增長模型的非隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)處理:選擇模型和極大似然方法

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【摘要】：對含有非隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的潛變量增長模型,為了考察基于不同假設(shè)的缺失數(shù)據(jù)處理方法:極大似然(ML)方法與DiggleKenward選擇模型的優(yōu)劣,通過Monte Carlo模擬研究,比較兩種方法對模型中增長參數(shù)估計(jì)精度及其標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)的差異,并考慮樣本量、非隨機(jī)缺失比例和隨機(jī)缺失比例的影響。結(jié)果表明,符合前提假設(shè)的Diggle-Kenward選擇模型的參數(shù)估計(jì)精度普遍高于ML方法;對于標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)值,ML方法存在一定程度的低估,得到的置信區(qū)間覆蓋比率也明顯低于Diggle-Kenward選擇模型。
【作者單位】： 北京師范大學(xué)心理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 追蹤研究 潛變量增長模型 非隨機(jī)缺失機(jī)制 Diggle-Kenward選擇模型 極大似然方法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31100759) 全國教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃教育部重點(diǎn)課題(GFA111001) 北京市與中央在京高校共建項(xiàng)目(019-105812)的資助
【分類號】：B841
【正文快照】： 1引言追蹤研究(longitudinal study)指對同一個體或群體在一個或多個變量上進(jìn)行多次測量,然后通過數(shù)據(jù)分析來探索特質(zhì)隨時間的變化趨勢及不同變量間因果關(guān)系的一種研究方法。但由于追蹤研究耗時長,對個體有大量重復(fù)觀測,被試常因個體特質(zhì)或其他外部因素退出實(shí)驗(yàn),造成大量缺失

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本文編號：527381