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缺失数据的多重填补法

作者:
出版日期:
2012年7月
报告页数:
13页
报告字数:
11613字
所属图书:
量化数据分析:通过社会研究检验想法
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摘要:

我们在本章介绍有关处理缺失数据的一些问题。我们会回顾处理缺失数据的多种方法,并且了解如何使用当前最先进的填补缺失数据的方法,即多重填补法(multiple imputation),以创建一个完整的数据集。有关有用的填补法的综述,请见Paul等人(2008)的著作,这里的讨论主要来自他们的著作。其他关于缺失数据处理的有用的文献包括Anderson、Basilevsky和Hum(1983),Little(1992),Brick和Kalton(1996),以及Nordholt(1998)。

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文章目录
·本章内容
引言
  • 个案剔除法
  • 加权个案剔除法
  • 均值替换法
  • 热卡填补法
  • 完全贝叶斯多重填补法
一个具体例子:在俄罗斯,文化资本对教育获得的影响
  • 创建实际模型
  • 创建填补模型
  • 比较个案剔除法和多重填补法的结果
·本章小结