研究報告
| 學年 | 98 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 出版（發表）日期 | 2010-01-01 |
| 作品名稱 | 不完全長期追蹤順序資料之多重插補法 |
| 作品名稱（其他語言） | Multiple Imputation for Incomplete Longitudinal Ordinal Data |
| 著者 | 陳怡如 |
| 單位 | 淡江大學統計學系 |
| 描述 | 計畫編號：NSC99-2118-M032-008 |
| 委託單位 | 行政院國家科學委員會 |
| 摘要 | 不完全資料常發生於長期追蹤研究，在產生遺失值的情況下，資料分析過程將易 趨於繁複，因此如何找出適當的分析方法成為重要的議題之一。Little and Rubin (2002) 指出插補法為解決不完全資料問題的其中一種方法，大多數有關多重插補法之文獻則 著重於討論長期追蹤連續型反應變數以及長期追蹤二元資料。Demirtas and Hedeker (2008)提出針對長期追蹤順序資料之擬插補(quasi-imputation)策略，先將順序型類別分 解成二元型態，經由二元反應變數之相關結構轉換成多變量常態，再反轉換成二元型 態，進而還原到順序型態。在此計劃中，將提出另一種較簡易之插補策略，主要是依 據隨機數生成，並藉由模擬研究來討論比較Demirtas-Hedeker 方法與所提出方法之表 現。此外，利用Lang et al. (1999)探討分析青少年使用大麻之研究資料來闡述所提出方 法之應用。 |
| 關鍵字 | 不完全資料; 長期追蹤順序資料; 多重插補法; 隨機數生成; Incomplete data; Longitudinal ordinal data; Multiple imputation; Random number generation |
| 語言 | zh_TW |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/54287 ) |