025. Handling Missing Data in Longitudinal Models

Автор: Dr. Dylan Spicker

Загружено: 2022-01-24

Просмотров: 4504

Описание: In this video we briefly discuss missingness in longitudinal data, introducing the concept of missingness, the ways of categorizing it, and provide a high-level overview for mechanisms to handle it. The specifics are not worked through in too much detail, as they are not the focus of this course, but more information is available on the course website if desired.

Video Timeline
00:00 - Introduction
02:54 - Missing Longitudinal Data
05:47 - Classification of Missing Data Mechanisms
16:24 - Impacts of Missingness
21:31 - General Techniques for Handling Missingness
25:11 - Weighting Techniques
35:22 - Imputation Techniques

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

025. Handling Missing Data in Longitudinal Models

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

026. Handling Missing Data in Longitudinal Models - MCAR, NMAR, and Likelihood Techniques

026. Handling Missing Data in Longitudinal Models - MCAR, NMAR, and Likelihood Techniques

Dealing with MISSING Data! Data Imputation in R (Mean, Median, MICE!)

Dealing with MISSING Data! Data Imputation in R (Mean, Median, MICE!)

18. Missing Data

18. Missing Data

Два лучших способа исправить пропущенные данные в SPSS

Два лучших способа исправить пропущенные данные в SPSS

Обработка пропущенных данных и пропущенных значений в программировании на R | Значения NA, вменен...

Обработка пропущенных данных и пропущенных значений в программировании на R | Значения NA, вменен...

Multilevel Modeling for Intensive Longitudinal Data with Michael Russell

Multilevel Modeling for Intensive Longitudinal Data with Michael Russell

Введение в продольный анализ данных

Введение в продольный анализ данных

Item Response Models Using Stata

Item Response Models Using Stata

Missing Data Analysis: Multiple Imputation and Maximum Likelihood Methods

Missing Data Analysis: Multiple Imputation and Maximum Likelihood Methods

STAT 437 - Winter 2022

STAT 437 - Winter 2022

R: Регрессия с множественной импутацией (обработка пропущенных данных)

R: Регрессия с множественной импутацией (обработка пропущенных данных)

ACRM 2022 IC17: Longitudinal Data Analysis Using R: Part I Introductory Topics

ACRM 2022 IC17: Longitudinal Data Analysis Using R: Part I Introductory Topics

Dealing with Missing Data in R

Dealing with Missing Data in R

Multilevel modeling for intensive longitudinal data with Michael Russell

Multilevel modeling for intensive longitudinal data with Michael Russell

Полная информация максимального правдоподобия (FIML)

Полная информация максимального правдоподобия (FIML)

Mixed Effects Models for Longitudinal Data

Mixed Effects Models for Longitudinal Data

Missing data mechanisms

Missing data mechanisms

How to impute missing data using mice package in R programming

How to impute missing data using mice package in R programming

Simple techniques for dealing with missing data

Simple techniques for dealing with missing data

Missing Data Assumptions (MCAR, MAR, MNAR)

Missing Data Assumptions (MCAR, MAR, MNAR)