Multiple Imputation with Structural Equation Modeling : Using auxiliary variables when data are missing

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013

3659435821 / 9783659435829

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Even very well-designed, well-executed research can result in missing responses at any rate, particularly in survey research. This Monte Carlo study investigated the effectiveness of the inclusive strategy with incomplete data, in a structural equation modeling framework with multiple imputation. Specifically, the study examined the influence of sample size, missing rates, various missingness mechanism combinations, and the inclusive strategy on convergence failure, bias, standard error, and confidence interval coverage of parameters, and model fit. The inclusive strategy, which includes additional variables in the imputation model, was found to improve parameter estimation in most cases, particularly with the convex type of missingness and the nonignorable cases caused by MAR(missing at random) and the restrictive strategy. Implications and future directions are discussed. SAS macro programs are attached.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783659435829

Titel
Multiple Imputation with Structural Equation Modeling : Using auxiliary variables when data are missing
Autor
Jin Eun Yoo
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2013
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3659435821
ISBN-13
9783659435829
Artikelgewicht
209 Gramm
Abmessungen
220x150x9 mm

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