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Produktbild: Missing Data

Missing Data A Gentle Introduction

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.04.2007

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

251

Maße (L/B/H)

22,9/16,4/2,3 cm

Gewicht

484 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-59385-394-5

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.04.2007

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

251

Maße (L/B/H)

22,9/16,4/2,3 cm

Gewicht

484 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-59385-394-5

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  • Produktbild: Missing Data

  • 1. A Gentle Introduction to Missing Data
    1.1. The Concept of Missing Data
    1.2. The Prevalence of Missing Data
    1.3. Why Data Might Be Missing
    1.4. The Impact of Missing Data
    1.5. What's Missing in the Missing Data Literature?
    1.6. A Cost-Benefit Approach to Missing Data
    1.7. Missing Data--Not Just for Statisticians Anymore
    2. Consequences of Missing Data
    2.1. Three General Consequences of Missing Data
    2.2. Consequences of Missing Data on Construct Validity
    2.3. Consequences of Missing Data on Internal Validity
    2.4. Consequences on Causal Generalization
    2.5. Summary
    3. Classifying Missing Data
    3.1. The Silence That Betokens
    3.2. The Current Classification System: Mechanisms of Missing Data
    3.3. Expanding the Classification System
    3.4. Summary
    4. Preventing Missing Data by Design
    4.1. Overall Study Design
    4.2. Characteristics of the Target Population and the Sample
    4.3. Data Collection and Measurement
    4.4. Treatment Implementation
    4.5. Data Entry Process
    4.6. Summary
    5. Diagnostic Procedures
    5.1. Traditional Diagnostics
    5.2. Dummy Coding Missing Data
    5.3. Numerical Diagnostic Procedures
    5.4. Graphical Diagnostic Procedures
    5.5. Summary
    6. The Selection of Data Analytic Procedures
    6.1. Preliminary Steps
    6.2. Decision Making
    6.3. Summary
    7. Data Deletion Methods for Handling Missing Data
    7.1. Data Sets
    7.2. Complete Case Method
    7.3. Available Case Method
    7.4. Available Item Method
    7.5. Individual Growth Curve Analysis
    7.6. Multisample Analyses
    7.7. Summary
    8. Data Augmentation Procedures8.1. Model-Based Procedures
    8.2. Markov Chain Monte Carlo
    8.3. Adjustment Methods
    8.4. Summary
    9. Single Imputation Procedures
    9.1. Constant Replacement Methods
    9.2. Random Value Imputation
    9.3. Nonrandom Value Imputation: Single Condition
    9.4. Nonrandom Value Imputation: Multiple Conditions
    9.5. Summary
    10. Multiple Imputation
    10.1. The MI Process
    10.2. Summary
    11. Reporting Missing Data and Results
    11.1. APA Task Force Recommendations
    11.2. Missing Data and Study Stages
    11.3. TFSI Recommendations and Missing Data
    11.4. Reporting Format
    11.5. Summary
    12. Epilogue