【摘 要】
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大规模抽样调查常采用整群抽样、多阶段抽样等复杂抽样设计,得到的调查数据呈分层嵌套结构特征,其中不可避免会出现数据缺失的问题,本文将传统的对单一含缺失数据变量进行插
【基金项目】
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全国统计科学研究重点项目(2017LZ01);2017年北京高校青年教师社会调研项目的资助
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大规模抽样调查常采用整群抽样、多阶段抽样等复杂抽样设计,得到的调查数据呈分层嵌套结构特征,其中不可避免会出现数据缺失的问题,本文将传统的对单一含缺失数据变量进行插补的方法推广到对多个含缺失数据变量进行插补,研究了两种基于分层模型的多元含缺失数据变量多重插补方法,即通过从一个多元分布中多次抽样,同时对所有含缺失值变量进行插补的联合模型法和通过一系列关于含缺失值变量的分布对各变量依次进行插补的完全条件法.本文针对分层结构含缺失调查数据集,给出了两种方法的插补步骤,通过理论推导和模拟实证,给出了两种方法的适用范围.
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