Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  MONTE CARLO SIMULATIONS
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Missing by Design: Planned Missing-Data Designs in Social Science
100%
EN
This article presents research designs that employ modern statistical tools to optimize costs and precision of research along with some additional methodological advantages. In planned missing-data designs some parts of information about respondent are purposely not collected. This gives flexibility and opportunity to explore a broad range of solutions with considerably lower cost. Modern statistical tools for coping with missing-data, namely multiple imputation (MI) and maximum likelihood estimation with missing data (ML) are presented. Several missing-data designs are introduced and assessed by Monte Carlo simulation studies. Designs particularly useful in surveys, longitudinal analysis and measurement applications are showed and tested in terms of statistical power and bias reduction. Article shows advantages, opportunities and problems connected with missingdata designs and their application in social science researches.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.