Введение в современные методы анализа пропущенных данных

Значительная часть недавних методологических исследований была сосредоточена на двух современных методах анализа пропущенных данных: максимальном правдоподобии и множественной имputation. Эти подходы имеют преимущества перед традиционными методами, например исключением наблюдений и подстановкой среднего, поскольку требуют менее строгих допущений и позволяют избежать их основных недостатков. В статье объясняются теоретические основы анализа пропущенных данных, дается обзор традиционных методов работы с пропущенными данными и приводятся доступные описания максимального правдоподобия и множественной имputation. Особое внимание уделено оцениванию методом максимального правдоподобия; представлены два примера анализа на данных Longitudinal Study of American Youth. Один из примеров включает описание использования вспомогательных переменных. Наконец, в статье показано, как исследователи могут использовать намеренно, или запланированно, пропущенные данные для улучшения дизайна исследований.