Estimating the simultaneous association-marginal model for longitudinal data with missingness : a simulation study

Other Title(s)

تقدير نموذج الارتباط الهامشي للبيانات الطولية مع التقصير : دراسة محاكاة

Joint Authors

Muhammad, Imtithal Ali
al-Zayyat, Mahi Muhsin
Halawah, Adil
al-Attar, Labibah

Source

Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research

Issue

Vol. 56, Issue 4 (31 Oct. 2019), pp.205-228, 24 p.

Publisher

Alexandria University Faculty of Commerce

Publication Date

2019-10-31

Country of Publication

Egypt

No. of Pages

24

Main Subjects

Economy and Commerce

Topics

Abstract AR

يعتمد النموذج الخطى في التقدير على التوزيع الطبيعى لمتغيرات الاستجابة و لكن في كثير من الاحيان قد لا يحدث ذلك كما في حالة المتغيرات ذات الفئات.

فقد تم التوصل في السنوات الماضية الى فئة النماذج الخطية المعممة (GLMs) التى قدمت العديد من النماذج الهامة التى يمكن ان تستخدم لتحليل المتغيرات ذات الفئات مثل نموذج اللوجت و نموذج اللوغاريتمى الخطى.

قدم Rindskopfطريقة لتحليل المتغيرات ذات الفئات في حالة وجود بيانات مفقودة (MS) في متغير واحد او أكثر اعتمادا على النماذج الخطية المعممة.

كما قدمLang and Eliason التفاعلات بين متغيرات الاستجابة و التوزيعات الهامشية انيا باستخدام نموذج الاقتران- الهامشـى (Association-Marginal).

يتكون نموذج الاقتران- الهامشـى من نموذجين: نموذج الاقتران(A) لوصف التفاعل و العلاقة بين المتغيرات و له رابطة لوغاريتمية يعتمد النموذج الخطى في التقدير على التوزيع الطبيعى لمتغيرات الاستجابة.

و لكن في كثير من الاحيان قد لا يحدث ذلك كما في حالة المتغيرات ذات الفئات.

فقد تم التوصل في السنوات الماضية الى فئة النماذج الخطية المعممة (GLMs) التى قدمت العديد من النماذج الهامة التى يمكن ان تستخدم لتحليل المتغيرات ذات الفئات مثل نموذج اللوجت و و النموذج الهامشـى (M) لوصف التوزيعات الهامشية للمتغيرات التابعة و له رابطة اللوجت.

بذلك يحتوى نموذج الاقتران- الهامشـى (AM) على رابطة مركبة تحتوى على الرابطة اللوغاريتمية و رابطة اللوجت.

أوضحLang and Eliason ان نموذج الاقـتران- الهامشى يعتبر مناسبا في حالة جدول اقتران به العديد من الخلايا الصفرية.

تعتبر البيانات المفقودة مشكلة كبرى لكثير من الباحثين و محللى البيانات.

البيانات المفقودة تؤدى الى نقص في حجم العينة و بالتالى نقص في الكفاءة الاحصائية للنموذج.

و من هنا تتلخص مشكلة البحث في التوصل لنموذج لوصف التفاعلات بين المتغيرات التابعة والتوزيعات الهامشية انيا باستخدام نموذج الاقتران- الهامشى و ذلك في ظل وجود بيانات مفقودة.

(AM-MS)

Abstract EN

This paper introduces and applies a new model 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 model (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), fitting log linear models with some variables more finely categorized for some units than other units (sparse tables) and fitting models with various assumptions about the missing data mechanisms either MCAR, MAR or NMAR.

A simulation study is conducted 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.

The results showed that after analyzing and estimating the AM model with MS for MCAR with low missing rate, the best method for handling MS to estimate the AM model is LOCF while with high missing the best method for handling MS to estimate the AM model is the mode imputation method.

For MAR the best method for handling MS is MI.

But for NMAR with low missing rate, the best method for handling MS is also the LOCF method while for NMAR with high missing the best method for handling MS is the mode imputation method.

American Psychological Association (APA)

Muhammad, Imtithal Ali& Halawah, Adil& al-Attar, Labibah& al-Zayyat, Mahi Muhsin. 2019. Estimating the simultaneous association-marginal model for longitudinal data with missingness : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research،Vol. 56, no. 4, pp.205-228.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994642

Modern Language Association (MLA)

al-Zayyat, Mahi Muhsin…[et al.]. Estimating the simultaneous association-marginal model for longitudinal data with missingness : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research Vol. 56, no. 4 (Oct. 2019), pp.205-228.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994642

American Medical Association (AMA)

Muhammad, Imtithal Ali& Halawah, Adil& al-Attar, Labibah& al-Zayyat, Mahi Muhsin. Estimating the simultaneous association-marginal model for longitudinal data with missingness : a simulation study. Journal of Faculty of Commerce for Scientific Research. 2019. Vol. 56, no. 4, pp.205-228.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-994642

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

-

Record ID

BIM-994642