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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
缺失資料在因素分析上的處理方法之研究
書刊名:
教育科學研究期刊
作者:
王鴻龍
/
楊孟麗
/
陳俊如
/
林定香
作者(外文):
Wang, Hong-long
/
Yang, Meng-li
/
Chen, Chun-ju
/
Lin, Ting-hsiang
出版日期:
2012
卷期:
57:1
頁次:
頁29-50
主題關鍵詞:
臺灣教育長期追蹤資料庫
;
缺失資料
;
探索式因素分析
;
蒙第卡羅-馬可夫鏈插補法
;
邏輯斯迴歸插補法
;
MCMC
;
TEPS
;
Missing data
;
Exploratory factor analysis
;
MCMC imputation
;
Logistic regression imputation
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(
9
) 博士論文(
1
) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:
9
共同引用:0
點閱:80
因素分析常用來研究問卷及量表。當資料缺失過多或缺失機制為非完全隨機時,分析所得的共同因素個數或因素負荷常有偏差。本研究使用「台灣教育長期追蹤資料庫」,將其中的完整資料視為基準資料,並根據原有缺失結構,建構一至五倍缺失比率的資料集,以探討因素分析對缺失插補的敏感度。研究者比較了四種缺失處理法,包括:可用個體法、完整個體法、邏輯斯迴歸插補法與蒙第卡羅-馬可夫鏈(Monte Carlo Markov Chain, MCMC)插補法。結果顯示,缺失比率愈高時,所估計出來的變異數矩陣與基準資料的矩陣差異愈大。可用個體法在缺失比率較高時,萃取的共同因子的個數比基準資料多。在因素負荷上,可用個體法的誤差最嚴重,而完整個體法雖然和其他兩種插補法的誤差接近,不過會因缺失比率的增加與基準的誤差而隨之變大。研究者建議在缺失比率20%~30%或以上時,使用邏輯斯迴歸插補法或是蒙第卡羅-馬可夫鏈插補法後再進行因素分析會有較小的誤差。
以文找文
Factor analysis is frequently employed to analyze scales and questionnaires. However, when the proportion of missing data is high or the missing data are not random, the number of factors extracted can be biased. We used the Taiwan Education Panel Survey (TEPS) and constructed 5 data sets with different missing proportions to assess the effects of missingness on factor analysis imputation. Complete observed data were used as a baseline for comparison. We compared the 4 treatments: available case method (AC), the complete case method (CC), MCMC single imputation (MCMC), and step-wise logistic regression single imputation (LR). The results show that the higher the missing proportion, the greater the discrepancy between the covariance matrix of the constructed data set and that of the baseline. For the AC method, the higher the proportion of missing data, the more the number of extracted factors exceeds that of the baseline. The AC method possessed the largest bias in factor loadings. The bias in factor loading of the CC method increased as the missing portion also increased. Thus, we recommend not applying the list-wise deletion method for factor analysis when the missing proportion is 20% or more.
以文找文
期刊論文
1.
Schafer, J. L.、Graham, J. W.(2002)。Missing Data: Our View of the State of the Art。Psychological Methods,7(2),147-177。
2.
Dempster, Arthur P.、Laird, Nan M.、Rubin, Donald B.(1977)。Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm。Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological),39(1),1-38。
3.
Enders, C. K.、Bandalos, D. L.(2001)。The Relative Performance of Full Information Maximum Likelihood Estimation for Missing Data in Structural Equation Models。Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal,8(3),430-457。
4.
Allison, P. D.(2000)。Multiple imputation for missing data: A cautionary tale。Sociological Methods and Research,28(3),301-309。
5.
Allison, P. D.(2003)。Missing data techniques for structural equation modeling。Journal of Abnormal Psychology,112(4),545-557。
6.
Bernaards, C. A.、Sijtsma, K.(2000)。Influence of imputation and EM methods on factor analysis when item non-response in questionnaire data is non-ignorable。Multivariate Behavioral Research,35(3),321-364。
7.
Brown, C. H.(1983)。Asymptotic comparison of missing data process for estimating factor loadings。Psychometrika,48(2),269-291。
8.
Rubin, D. B.、Thayer, D. T.(1982)。EM algorithms for ML factor analysis。Psychometrika,47(1),67-76。
9.
Elena, E. D.(2008)。An overview of prevention and correction methods for non-response in surveys。Analele Stiintifice ale Universitatii 'Alexandru Ioan Cuza' din Iasi-Stiinte Economice,55,371-380。
10.
Schafer, J. L.、Olsen, M. K.(1998)。Multiple imputation for multivariate missing-data problems: A data analyst's perspective。Multivariate Behavioral Research,33(4),545-571。
11.
Enders, C. K.、Peugh, J. L.(2004)。Using an EM covariance matrix to estimate structural equation models with missing data: Choosing an adjusted sample size to improve the accuracy of inferences。Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal,11(1),1-19。
12.
Kamakura, W. A.、Wedel, M.(2000)。Factor analysis, missing data, discrete variables, data fusion, item non-response。Journal of Marketing Research,37(4),490-498。
13.
Liu, C.、Rubin, D. B.(1998)。Maximum likelihood estimation of factor analysis using the ECME algorithm with complete and incomplete data。Statistica Sinica,8,729-747。
14.
McArdle, John J.(1994)。Structural factor analysis experiments with incomplete data。Multivariate Behavioral Research,29(4),409-454。
會議論文
1.
Yang, M.-L.、Tam, T.(2004)。Mental health inequality in the adolescent society: Family background and the paradox of academic success in Taiwan。Neuchatel, Switzerland。
研究報告
1.
Chang, L.-Y.(2009)。台灣教育長期追蹤資料庫--學生問卷調查結果報告。臺北市。
延伸查詢
圖書
1.
Schafer, J. L.(1997)。Analysis of Incomplete Multivariate Data。New York, NY:CRC。
2.
Anderson, T. W.(2003)。An Introduction to Multivariate Statistical Analysis。John Wiley & Sons, Inc。
3.
McLachlan, G. J.、Krishnan, T.(1997)。The EM Algorithm and Extensions。New York:John Wiley & Sons。
4.
Rubin, Donald B.(1987)。Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys。John Wiley & Sons。
5.
Enders, C. K.(2010)。Applied missing data analysis。New York, NY:Guildford Press。
6.
Gilks, W.、Richardson, S.、Spiegelhalter, D.(1995)。Markov Chain Monte Carlo in practice。London, UK。
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