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本研究通过蒙特卡洛模拟考查了采用全息极大似然估计进行缺失数据建模时辅助变量的作用。具体考查了辅助变量与研究变量的共缺机制、共缺率、相关程度、辅助变量数目与样本量等因素对参数估计结果精确性的影响。结果表明, 当辅助与研究变量共缺时：(1) 对于完全随机缺失的辅助变量, 结果更容易出现偏差; (2) 对于MAR-MAR组合机制, 纳入单个辅助变量是有益的; 对于MAR-MCAR或MAR-MNAR组合机...
项目组合在结构方程模型中的应用
项目组合 项目小组 结构方程模型
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2007/12/11
项目组合（itemparceling）是对同一量表中的若干项目进行整合并形成新的观测指标的过程。虽然一直以来它都是一个有争议的议题，但随着其在结构方程模型中的应用日益广泛，它越来越受到研究者重视。文章从项目组合的基本逻辑、优缺点以及具体方法等方面对项目组合的研究进行了概括，并在此基础上提出了使用的具体建议：（1）根据研究的目的与具体情境选择是否需要组合；（2）组合之前必须首先确定概念的维度性；（3...