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袁可海;摩塔查，詹姆斯迪安;Yutaka卡诺

缺失数据机制以及均值和方差-方差的同质性。 （英语） Zbl 1391.62290号

心理测量学 83，第2期，425-442（2018）.
摘要：除非数据完全随机丢失（MCAR），否则正确的方法对于不完整数据的分析至关重要。因此，有效测试MCAR机制的方法变得很重要，并且通过测试观察到的模式中均值和方差的同质性（例如[K·H·金和P.M.本特勒同上，67，第4号，609–623（2002年；Zbl 1297.62233号);R.J.A.利特尔《关于缺失值的多元数据完全随机缺失的测试》，《美国统计协会期刊》第83卷第404期，第1198-1202页（1988年；doi:10.1080/01621459.1988.10478722)]. 当前的文章表明，样本均值的总体对应项和观测数据给定模式的协方差取决于生成数据的底层结构，即使数据随机丢失或非随机丢失，观测样本不同模式的基于正态分布的最大似然估计也可以收敛到相同的值，尽管这些值可能不等于潜在总体分布的值。结果表明，即使种群分布是多元正态的，为检验均值和协方差的同质性而开发的统计数据也不能安全地用于检验MCAR机制。

MSC公司：

第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
62甲12 多元分析中的估计
62H15型 多元分析中的假设检验

关键词：

最大似然;缺少数据;蒙特卡洛;测试统计数据

引文：

Zbl 1297.62233号

软件：

均衡器;MissMech公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.-H.Yuan}等人，《心理测量学》83，第2期，425--442（2018；Zbl 1391.62290）
全文： 内政部

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