欠損データ分析 (missing data analysis) -完全情報最尤推定法と多重代入法- 村山 航∗ 1/16/2011 調査研究，特に縦断調査などを行うときには，欠損値 (missing data, missing value) は頭の痛 い問題である��

欠損データ分析 (missing data analysis) -完全情報最尤推定法と多重代入法- 村山 航∗ 1/16/2011 調査研...概要を表示 欠損データ分析 (missing data analysis) -完全情報最尤推定法と多重代入法- 村山 航∗ 1/16/2011 調査研究，特に縦断調査などを行うときには，欠損値 (missing data, missing value) は頭の痛 い問題である。伝統的に欠損値はリストワイズ法 (list-wise deletion) やペアワイズ法 (pair-wise deletion) などを用いて対処されてきた。また，平均値や回帰による代入法などを用いる場合もあ る。しかし，こうした伝統的な方法は，後述するように，欠損値が完全にランダムに生じるような 状況でない限り，推定値にバイアスが生じることが分かっている。 一方，近年では伝統的な方法に代わる方法として，完全情報最尤推定法 (full information maximum likelihood method, FIML)

• Statistics