里贾纳·迪特里奇；布莱恩·弗朗西斯；雷恩霍尔德·哈辛格；沃尔特·卡岑贝瑟 配对比较数据中缺少观察值。 （英语） Zbl 1420.62504号 统计模型。 12，第2期，117-143（2012）. 小结：本文考虑了存在缺失响应的配对比较实验的分析。本文考虑了配对比较中可能出现缺失数据的各种情况，并建议最常见的缺失数据机制类型要么是完全随机缺失，要么是非随机缺失。然后，基于响应的成对比较集，再加上一组缺失数据指标，提出了一个新的模型。采用样本选择方法，提出的新方法基于反应结果的经典Bradley-Terry模型和缺失指标的多项式模型。然后讨论了两种缺失数据机制的不同模型，即完全随机缺失（MCAR）和非随机缺失（MNAR），并使用分块复合链路公式来构建似然性。此外，还引入了一个扩展来解释成对比较项目之间的相关性。通过对五种不同教师教学质量的调查配对比较实验，说明了该方法。我们表明，在这个数据集中几乎没有证据表明存在MNAR过程。本文最后讨论了使用这种方法可以拟合的问题的大小。 引用于三文件 MSC公司： 62第25页 统计学在社会科学中的应用 62J15型 配对和多重比较；多次测试 62G05型 非参数估计 关键词：布莱德利-特里模型；成对比较数据；多重多项式响应；复合链接模型；无响应模型 软件：gllm公司；R（右）；预处理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Dittrich}等人，统计模型。12，第2号，117--143（2012；Zbl 1420.62504） 全文： 内政部 参考文献： [1] Agresti，A（2002）分类数据分析。纽约：John Wiley&Sons·Zbl 1018.6202号 [2] Aitkin，M，Aitkin，I（1996）混合分布中最大似然的混合EM/Gauss-Newton算法。统计与计算6，127-30。 [3] Baker，SG（1995），重复二进制数据的边际回归，结果受不可忽视的非响应影响。生物统计学51，1042-52·Zbl 0875.62490号 [4] Böckenholt，U，Dillon，W（1997）有序配对比较数据中受试者相关性的建模。《心理测量学》62，411-34·Zbl 0890.62056号 [5] Bradley，R，Terry，M（1952）不完全块设计的秩分析。一、配对比较法。生物特征39，324-45·兹比尔0047.12903 [6] Carmone，F，Kara，A，Zanakis，S（1997）AHP中不完全成对比较矩阵的蒙特卡罗研究。《欧洲运筹学杂志》102，538-53·Zbl 0955.90042号 [7] Chen，T，Fienberg，SE（1974）具有完全和部分交叉分类数据的二维列联表。生物统计学30，629-42·Zbl 0294.62073号 [8] Conaway，M（1992）对不可忽视的无反应重复分类测量的分析。美国统计协会杂志87，817-24。 [9] Cox，D（1972）多元二进制数据的分析。应用统计学21，113-20。 [10] David，H（1988）配对比较法。格里芬：牛津大学出版社·Zbl 0665.62075号 [11] Dittrich，R，Francis，B，Hatzinger，R，Katzenbeisser，W（2007）一种用于分析Likert量表反应集的配对比较方法。统计建模7，3-28·兹比尔07257670 [12] Dittrich，R，Francis，B，Hatzinger，R，Katzenbeisser，W（2012）配对比较数据中缺少观察结果：补充材料。技术报告，统计建模：档案。http://stat.uibk.ac.at/smij/archive.php。 ·Zbl 1420.62504号 [13] Dittrich，R，Hatzinger，R，Katzenbeisser，W（2002）配对比较实验中的依赖性建模。计算统计和数据分析40，39-57·Zbl 1072.62617号 [14] Duffy，D（2010）gllm:不完全列联表的对数线性模型的例程，包括一些潜在类模型，通过EM和Fisher评分方法。R统计计算基金会。R包版本0.33。http://cran.r-project.org/web/packages/gllm/。2010年8月20日访问。 [15] Durbin，J（1951）排名实验中的不完整块。英国心理学杂志4，85-90。 [16] Dykstra，O（1960）《不完全区组设计的秩分析：一种采用不等量重复配对比较的方法》。生物统计学16，176-88·Zbl 0103.36805号 [17] Fedrizzi，M，Giove，S（2007）不完全成对比较和一致性优化。《欧洲运筹学杂志》183，303-13·Zbl 1127.90362号 [18] Galecki，A，Ten，Have T，Molenberghs，G（2001）不完全分类数据和潜在类模型的EM算法的简单快速替代方法。计算统计与数据分析35，265-81·Zbl 1080.62520号 [19] Graßhoff，U，Gro \223»mann，H，Holling，H，Schwabe，R（2004）线性配对比较模型中主要效应的优化设计。《统计规划与推断杂志》126，361-76·Zbl 1065.62134号 [20] Harker，PT（1987）层次分析法中的不完全两两比较。数学建模9837-48。 [21] Hatzinger，R（2011）prefmod：适用于偏好配对比较模型的实用程序。R统计计算基金会。R包版本0.8-25。http://cran.r-project.org/web/packages/prefmod/。 [22] Jansen，I，Hens，N，Molenberghs，M，Aerts，G，Verbeke，G，Kenward，M（2006），非随机模型中单调缺失敏感性的本质。计算统计与数据分析50，830-58·Zbl 1431.62497号 [23] Kendall，W（1955）对配对比较理论的进一步贡献。生物统计学11，43-62。 [24] Kiesielewicz，M，van Uden，E（2003）在数据不完整的情况下，通过主观配对比较对决策变量进行排名。Kumar，V，Gavrilova，ML，L'Ecuyer，P（ed），计算科学及其应用ICCSA 2003，《计算机科学讲义》第2669卷，第208-15页。柏林：施普林格出版社。 [25] Lipsitz，SR，Parzen，M，Molenberghs，G（1998）使用泊松广义线性模型获得不完全RC列联表中的最大似然估计。计算与图形统计杂志7，356-76。 [26] Little，R，Rubin，DB（1987），缺失数据的统计分析。纽约：Wiley·Zbl 0665.62004号 [27] Louviere，J，Eagle，T，Cohen，S（2005）《联合分析：方法、神话和更多》。技术报告05-001，CenSoC工作文件。 [28] Molenberghs，G，Beunckens，C，Sotto，C，Kenward，M（2008）非随机模型中的每一种缺失都会在具有相同拟合度的随机对应物中产生缺失。《皇家统计学会杂志》，B辑70，371-88·Zbl 1148.62046号 [29] Molenberghs，G，Goetghebeur，E（1997）不完全分类数据的简单拟合算法。英国皇家统计学会杂志，B辑59，401-14·Zbl 0886.62062号 [30] Molenberghs，G，Goetghebeur，E，Lipsitz，S，Kenward，M（1999）分类数据中的非随机缺失：强度和局限性。美国统计学家53，110-18。 [31] Park，T，Brown，M（1994）具有不可忽略无响应的分类数据模型。《美国统计协会杂志》89，44-52。 [32] R开发核心团队（2009）R：统计计算的语言和环境。奥地利维也纳：R统计计算基金会。国际标准图书编号（ISBN）3-900051-07-0。 [33] Rindskopf，D（1992）使用具有复合链接的广义线性模型对缺失数据进行分类数据分析的一般方法。《心理测量学》57，29-42·Zbl 0850.62095号 [34] Rubin，DB（1976），推断和缺失数据。生物特征63，581-92·Zbl 0344.62034号 [35] Saaty，TL（1980）层次分析法。纽约：McGraw Hill·Zbl 0587.90002号 [36] Schafer，J，Graham，J（2002）《缺失数据：我们对最新技术的看法》，《心理学方法》第7期，第147-77页。 [37] Scheffé，H（1952）配对比较的方差分析。《美国统计协会杂志》47，381-400·Zbl 0049.09907号 [38] Sinclair，C（1982）GLIM表示优先权。Gilchrist，R（ed），《广义线性模型国际会议论文集》，第14卷，第164-78页。斯普林格统计学讲义。 [39] Slavin，R（1995）有效指令模型。教育论坛59，166-76。 [40] Street，D，Bunch，D，Moore，B（2001）配对比较实验的最佳设计。统计学中的传播——理论与方法30，2149-171·Zbl 0993.62061号 [41] Thompson，R，Baker，R（1981）广义线性模型中的复合链接函数。应用统计学30，125-31·Zbl 0471.62051号 [42] van der Heijden，P，van Gils，G，Bouts，J，Hox，J（2000）随机回答、计算机辅助自我访谈和面对面直接提问的比较。社会学方法与研究28505-37。 [43] Warner，S（1965）随机回答：一种消除回避回答偏见的调查技术。美国统计协会杂志60，63-69·Zbl 1298.62024号 [44] Weiss，E，Rao，V（1987）大型系统的AHP设计问题。决策科学18，43-61。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。