【摘 要】
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追踪研究中常出现大量的数据缺失,且表现出非随机缺失机制(MNAR),在这种情况下,缺失数据可能会带来估计结果的偏差,从而有可能误导研究结论。文章采用Monte Carlo模拟研
【机 构】
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北京师范大学心理学院,北京,100875
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追踪研究中常出现大量的数据缺失,且表现出非随机缺失机制(MNAR),在这种情况下,缺失数据可能会带来估计结果的偏差,从而有可能误导研究结论。文章采用Monte Carlo模拟研究,基于潜变量增长模型,考虑样本量(100,300,500,1000)、数据缺失比例(5％,10％,15％,20％)的影响,比较MAR下的极大似然(ML)方法与MNAR下的Diggle-Kenward选择模型和模式混合模型对MNAR机制缺失数据的处理效果。
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