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追踪研究中缺失数据的处理方法述评

叶素静  唐文清  张敏强  
【摘要】:追踪研究作为探讨事物发生、发展和变化的有效途径之一,现已广泛应用于心理学、社会学、医学等领域。但在实际应用中,无论研究设计控制如何完美,缺失数据都难于避免。传统的处理方法如删除法(Deletion),单一插值法(Single Imputation),虽然简单易行,但是它们建立在强假设基础上,而且大多数情况下会造成参数估计偏差和统计检验力的下降。自Rubin提出缺失数据问题的理论框架后,新的处理方法不断出现。本文综述了几种主要的广泛被研究者所认同的缺失数据处理方法,并通过文献分析法了解国内心理学领域追踪研究中该类方法的使用现状。一、总结和比较基于不同数据缺失机制下缺失数据处理方法:包括基于随机缺失(Missing At Random)的EM算法(Expectation Maximization Algorithm)、全息极大似然估计(Full Information Maximum Likelihood,FIML)、多重插值(Multiple Imputation,MI);基于非随机缺失(Missing Not AtRandom)的选择模型(Selection Models)、模式混合模型(pattern-mixture models)。介绍它们的基本原理、实际应用中的优缺点和软件的可实现行,为方法选择提供有益的参考。二、虽然缺失数据处理技术的理论研究成果丰富,但是国内心理学领域追踪研究中缺失数据的处理方法依然以删除法为主。以中国期刊网全文数据库中追踪研究的文章为数据源,获得相关期刊文献266篇,学位论文41篇,以此作为初始样本。按一定的标准进行筛选,最终确定88篇文献。含有不同程度数据缺失的占77.3%,其中55.9%采用了删除法,其余的没有对缺失数据进行处理或者没有汇报处理方法。最后分析存在该现状的原因并提出相应的建议。

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