Multiple Imputation When Variables Exceed Observations: An Overview of Challenges and Solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Missing data are a prevalent problem in psychological research that can reduce statistical power and bias parameter estimates. These problems can be mostly resolved with multiple imputation, a modern missing data treatment that is increasingly used. Imputation, however, requires the number of variables to be smaller than the number of observations (i.e., non-missing values), and this number is often exceeded due to, e.g., large assessments, high missing data rates, the inclusion of variables predictive of missing values, and the inclusion of non-linear transformations. Even when the ratio of variables to observations meets the minimum requirement, convergence failure can occur in large, complex models. Specialized techniques have been developed to overcome the challenges related to having too many variables in an imputation model, but they are still relatively unknown by researchers in psychology. Accordingly, this paper presents an overview of four imputation techniques that can be used to reduce the number of predictors in an imputation model: item aggregation with scales and parcels, passive imputation, principal component analysis (PcAux) and two-fold fully conditional specification. The purpose, advantages, limitations, and applications of each method are discussed, along with recommendations and illustrative examples, with the aims of (1) understanding different imputation methods and (2) identifying methods that could be useful for one’s imputation problem.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle