Handling missing data in the association-marginal model through longitudinal data analysis : a simulation study
العناوين الأخرى
التعامل مع البيانات المفقودة في نموذج الاقتران الهامشي من خلال تحليل البيانات الطولية : دراسة محاكاة
المؤلفون المشاركون
Muhammad, Imtithal Ali
al-Zayyat, Mahi Muhsin
Halawah, Adil
al-Attar, Labibah
المصدر
Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research
العدد
المجلد 56، العدد 3 (31 يوليو/تموز 2019)، ص ص. 187-212، 26ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
- الباحثون
- تحليل البيانات
- اللغة الإنجليزية
- التوزيع(نظرية الاحتمالات)
- النماذج الخطية(إحصائيات)
- الأسلوب الطولي
الملخص EN
Missing data can frequently occur in a longitudinal data analysis, where repeated measurements are taken over time.
Unfortunately, missing data can lead to large standard errors in parameter estimates because nonresponse is compounded across times of data collection to produce small longitudinal sample sizes.
Also, the problems of survey nonresponse(i.
e.
, reduction in statistical power and threat of parameter bias) are a particularly salient challenge for longitudinal researchers.
Thus, the main goal of this paper is to introduce a new idea that describes simultaneously the association structure (A) with the marginal distributions (M) of the responses for longitudinal data in the presence of missing data (MS), through a composite link.
This new idea (AM-MS) is of great importance where it is applicable for large and sparse tables.
In addition, it can also be used for fitting log linear models to contingency tables with missing data (MS) and fitting models with various assumptions about the missing data mechanisms either MCAR, MAR or NMAR.
A simulation study will be performed to apply this new idea, under various situations including (missing mechanisms, missing rates and five methods for handling missing data).
The goodness-of-fit test statistics and the number of adjusted residuals greater than 2 are used as evaluation criteria.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Zayyat, Mahi Muhsin& Muhammad, Imtithal Ali& Halawah, Adil& al-Attar, Labibah. 2019. Handling missing data in the association-marginal model through longitudinal data analysis : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research،Vol. 56, no. 3, pp.187-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994648
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Zayyat, Mahi Muhsin…[et al.]. Handling missing data in the association-marginal model through longitudinal data analysis : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research Vol. 56, no. 3 (Jul. 2019), pp.187-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994648
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Zayyat, Mahi Muhsin& Muhammad, Imtithal Ali& Halawah, Adil& al-Attar, Labibah. Handling missing data in the association-marginal model through longitudinal data analysis : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research. 2019. Vol. 56, no. 3, pp.187-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994648
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-994648
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر