基于结构方程模型的缺失数据填补方法比较

摘要：

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 :研究数据来自一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2503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有优缺点,因此在进行缺失数据处理时,可尝试使用多种方法进行比较,选取较为合适的方法.

关键词：缺失数据、结构方程模型、比较

所属期刊栏目：31

分类号：R311(医用一般科学)

资助基金：南方医科大学大学生创新创业训练项目

在线出版日期：2018-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：159-161