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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

发布时间:2019-01-12 15:43
【摘要】:追踪研究中缺失数据十分常见。本文通过Monte Carlo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)DiggleKenward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,偏态程度的影响会减弱。而ML方法仅在MNAR机制下轻微受到偏态程度的影响。
[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.
【作者单位】: 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;
【基金】:国家自然科学基金项目(31571152) 北京市与中央在京高校共建项目(019-105812) 未来教育高精尖创新中心 中央高校基本科研业务费专项资金资助
【分类号】:B841

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2407942


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