【摘 要】
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目的： 对比删除法、 多重填补、 EM 算法、 全息极大似然估计4种处理缺失数据的方法在结构方程模型中的应用.方法： 研究数据来自-项对广东省某医学高校大学新生的学前调查, 调
【机 构】
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南方医科大学公共卫生学院生物统计学系
【基金项目】
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南方医科大学大学生创新创业训练项目
论文部分内容阅读
目的： 对比删除法、 多重填补、 EM 算法、 全息极大似然估计4种处理缺失数据的方法在结构方程模型中的应用.方法： 研究数据来自-项对广东省某医学高校大学新生的学前调查, 调查对象共计2 5 0 3人.本研究先使用4种方法对缺失数据进行填补, 并分别建立测量模型.采用4个模型拟合指标对4种方法的处理效果进行比较, 分析不同方法的优缺点.结果： 多重填补和全息极大似然估计方法对缺失数据处理结果相似, 且优于其他两种方法; EM 算法获得的标准误最小, 删除法的处理效果最差.结论： 不同的缺失数据处理方法各
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