結構方程中的缺失數據處理討論(ppt 45頁)

結構方程中的缺失數據處理討論目錄：
第一部分：軟件操作
第二部分：理論背景與方法比較

結構方程中的缺失數據處理討論內容提要：
標記好缺失數據後，就可以在圖形界麵作EM估計(Statistics?Multiple Imputation?在彈出的窗口按缺省設置點run?拷貝編輯 .out 文件輸出的協方差矩陣，作為.ls8文件的輸入數據
MI實際上是Multiple Imputation的縮寫。但LISREL8.7.2並不提供完整的MI功能。EM是三個方法中最容易實現的方法，所以FIML和MI都缺省地利用EM方法來提供迭代的初值。
與EM、MI方法不同，FIML缺失數據方法隻針對SEM。
假如所有的觀測缺失的變量都相同，等同於缺失的變量從模型裏去掉。
按缺失的模式把所有的觀測分組，每組內的數據缺失的變量都相同。分組建模，再限製各組的參數相等，就是FIML方法。
FIML方法的具體實現變化很多，不同的軟件有所差別。

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