Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Multiple Imputation with Structural Equation Modeling. Using auxiliary variables when data are missing
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Jin Eun Yoo
ISBN: 9783659435829
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 128
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 24172 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Even very well-designed, well-executed research can result in missing responses at any rate, particularly in survey research. This Monte Carlo study investigated the effectiveness of the inclusive strategy with incomplete data, in a structural equation modeling framework with multiple imputation. Specifically, the study examined the influence of sample size, missing rates, various missingness mechanism combinations, and the inclusive strategy on convergence failure, bias, standard error, and confidence interval coverage of parameters, and model fit. The inclusive strategy, which includes additional variables in the imputation model, was found to improve parameter estimation in most cases, particularly with the convex type of missingness and the nonignorable cases caused by MAR(missing at random) and the restrictive strategy. Implications and future directions are discussed. SAS macro programs are attached.
Ключевые слова: Missing Data, Multiple Imputation, structrual equation modeling, auxiliary variables