LGM模型中缺失数据处理方法的比较:ML方法与Diggle-Kenward选择模型

来源 :心理学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jeff2001

【摘要】

：

追踪研究中缺失数据十分常见。本文通过MonteCarlo模拟研究，考察基于不同前提假设的Diggle-Kenward选择模型和ML方法对增长参数估计精度的差异，并考虑样本量、缺失比例、目标变

【作者】

：

张杉杉陈楠刘红云

【机构】

：

首都经济贸易大学劳动经济学院,北京师范大学心理学院应用实验心理北京市重点实验室,艾美仕市场调研咨询（上海）有限公司

【出处】

：

心理学报

【发表日期】

：

2017年5期

【关键词】

：

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

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追踪研究中缺失数据十分常见。本文通过MonteCarlo模拟研究，考察基于不同前提假设的Diggle-Kenward选择模型和ML方法对增长参数估计精度的差异，并考虑样本量、缺失比例、目标变量分布形态以及不同缺失机制的影响。结果表明：（1）缺失机制对基于MAR的ML方法有较大的影响，在MNAR缺失机制下，基于MAR的ML方法对LGM模型中截距均值和斜率均值的估计不具有稳健性。（2）Diggle-Kenward选择模型更容易受到目标变量分布偏态程度的影响，样本量与偏态程度存在交互作用，样本量较大时，偏态程度

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