缺失值处理的现代方法

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传统的方法存在种种不足，新的方法也在不断发展，其中最为研究者推崇的方法为多重填补(Multiple Imputation, MI)和极大似然估计(Allison, 2003; Graham, 2009; Schafer & Graham, 2002)。
极大似然估计
极大似然估计在处理缺失值数据时又称作全息极大似然估计(Full Information Maximum Likelihood, FIML)，意指使用所有观测变量的全部信息。FIML同ML分析完整数据过程一样，只是在计算单个对数似然值时使用全部完整信息而不考虑缺失值（公示见，Enders, 2006, 2010）。因此，ML处理缺失值并非使用替代值将缺失填补，而是使用已知信息采用迭代的方式估计参数。FIML在MCAR和MAR下产生无偏和有效的参数估计值。当在非正态分布时，FIML需要使用同完整数据时的参数校正统计量（S-Bχ2等，见本章），Bootstrapping也是有效的策略之一。
FIML法包含辅助变量的分析使用Graham (2003)提出的饱和相关模型(Saturated Correlates)，即将辅助变量纳入模型中，同时允许辅助变量间、辅助变量与外生观测指标以及内生观测指标的测量误差相关。

更多内容见我的博客。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fb03f7d01012kv7.html

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关键词：缺失值处理 缺失值 information Likelihood Informatio 现代 数据 正态分布 校正

这是好贴，缺失值的处理方法需要好好注意。

楼主的贴是好贴，也详细看了您blog中的相关内容，是否有用FIML或MI处理缺失值的stata命令？

jiangbogz 发表于 2012-10-9 09:20
楼主的贴是好贴，也详细看了您blog中的相关内容，是否有用FIML或MI处理缺失值的stata命令？

很抱歉，目前只专注于Mplus，网上应该有Stata的命令