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首页> 外文期刊>Educational and Psychological Measurement >The Effect of Auxiliary Variables and Multiple Imputation on Parameter Estimation in Confirmatory Factor Analysis
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The Effect of Auxiliary Variables and Multiple Imputation on Parameter Estimation in Confirmatory Factor Analysis

机译：辅助变量和多重插补对验证性因子分析中参数估计的影响

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This Monte Carlo study investigates the beneficiary effect of including auxiliary variables during estimation of confirmatory factor analysis models with multiple imputation. Specifically, it examines the influence of sample size, missing rates, missingness mechanism combinations, missingness types (linear or convex), and the absence or presence of the auxiliary variables on convergence failure, bias, standard error, and confidence interval coverage of parameters. Including auxiliary variables in the imputation model is found to improve parameter estimation in most cases, particularly with the convex type of missingness and the nonignorable cases caused by MAR and absence of auxiliary variables in the imputation model. The results of this study can be applied to test validity studies where item selection is needed because of the presence of many alternative items (e. g., instrument development from an item bank). Implications and recommendations for proper imputation are discussed.
机译：这项蒙特卡洛研究调查了在估算具有多重插补的验证性因子分析模型期间包括辅助变量的有益效果。具体来说，它检查样本大小，缺失率，缺失机制组合，缺失类型（线性或凸形）以及辅助变量的存在与否对收敛失败，偏差，标准误差和参数的置信区间的影响。在大多数情况下，发现在插补模型中包含辅助变量可以改善参数估计，特别是在凸模型类型的缺失和MAR导致的不可忽略的情况下，以及插补模型中没有辅助变量。这项研究的结果可用于测试有效性研究，其中由于存在许多替代项（例如，从项库中开发仪器）而需要选择项。讨论了正确归因的含义和建议。

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