Nonrandomly Missing Data in Multiple Regression: An Empirical Comparison of Common Missing-Data Treatments.

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Autor/inn/en	Kromrey, Jeffrey D.; Hines, Constance V.
Titel	Nonrandomly Missing Data in Multiple Regression: An Empirical Comparison of Common Missing-Data Treatments.
Quelle	In: Educational and Psychological Measurement, 54 (1994) 3, S.573-93Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0013-1644
Schlagwörter	Comparative Analysis; Estimation (Mathematics); Field Studies; Prediction; Regression (Statistics); Statistical Bias + Suchen Sie Ihr Suchwort? Estimation; Mathematics; Schätzung; Praxisforschung; Vorhersage; Regression; Regressionsanalyse
Abstract	Results from bootstrap samples of 50, 100, and 200 indicate that 3 imputation procedures for missing data produce biased estimates of R2 and both standardized regression weights used. Two deletion procedures (listwise and pairwise) provided accurate parameter estimates with up to 30% of data missing. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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