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

  更多相關文章： 追蹤研究 潛變量增長模型 非隨機缺失機制 Diggle-Kenward選擇模型 極大似然方法

【摘要】：對含有非隨機缺失數(shù)據(jù)的潛變量增長模型,為了考察基于不同假設的缺失數(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)估計精度及其標準誤估計的差異,并考慮樣本量、非隨機缺失比例和隨機缺失比例的影響。結果表明,符合前提假設的Diggle-Kenward選擇模型的參數(shù)估計精度普遍高于ML方法;對于標準誤估計值,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】： 北京師范大學心理學院;
【關鍵詞】： 追蹤研究 潛變量增長模型 非隨機缺失機制 Diggle-Kenward選擇模型 極大似然方法
【基金】：國家自然科學基金(31100759) 全國教育科學“十二五”規(guī)劃教育部重點課題(GFA111001) 北京市與中央在京高校共建項目(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行多次測量,然后通過數(shù)據(jù)分析來探索特質隨時間的變化趨勢及不同變量間因果關系的一種研究方法。但由于追蹤研究耗時長,對個體有大量重復觀測,被試常因個體特質或其他外部因素退出實驗,造成大量缺失

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本文編號：527381