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Missing Data
Formato: Tapa dura (Hardcover)
Editorial: Guilford Pubn
Tema: SOCIAL SCIENCE / Methodology
Tags: Social sciences, Research, Methodology, Missing observations (Statistics)
Idioma: Inglés
Páginas: 251
Peso: 454 gramos
Estado: Nuevo
ISBN: 1593853947
ISBN 13: 9781593853945
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Resumen del libro
While most books on missing data focus on applying sophisticated statistical techniques to deal with the problem after it has occurred, this volume provides a methodology for the control and prevention of missing data. In clear, nontechnical language, the authors help the reader understand the different types of missing data and their implications for the reliability, validity, and generalizability of a study's conclusions. They provide practical recommendations for designing studies that decrease the likelihood of missing data, and for addressing this important issue when reporting study results. When statistical remedies are needed--such as deletion procedures, augmentation methods, and single imputation and multiple imputation procedures--the book also explains how to make sound decisions about their use. |
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Tabla de Contenidos del libro
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A Gentle Introduction to Missing Data |
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1 | (16) |
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The Concept of Missing Data |
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2 | (1) |
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The Prevalence of Missing Data |
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2 | (3) |
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Why Data Might Be Missing |
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5 | (1) |
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The Impact of Missing Data |
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6 | (4) |
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A Cost-Benefit Approach to Missing Data |
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10 | (3) |
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Missing Data---Not Just for Statisticians Anymore |
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13 | (1) |
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14 | (3) |
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Consequences of Missing Data |
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17 | (23) |
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Three General Consequences of Missing Data |
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18 | (2) |
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Consequences of Missing Data on Construct Validity |
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20 | (5) |
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Consequences of Missing Data on Internal Validity |
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25 | (10) |
|
Consequences for Causal Generalization |
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35 | (4) |
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39 | (1) |
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40 | (25) |
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``The Silence That Betokens'' |
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41 | (1) |
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The Current Classification System: Mechanisms of Missing Data |
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42 | (10) |
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Expanding the Classification System |
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52 | (10) |
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62 | (3) |
|
Preventing Missing Data by Design |
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65 | (23) |
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66 | (6) |
|
Characteristics of the Target Population and the Sample |
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72 | (3) |
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75 | (9) |
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84 | (1) |
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85 | (1) |
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85 | (3) |
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88 | (28) |
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89 | (1) |
|
Dummy Coding Missing Data |
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90 | (2) |
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Numerical Diagnostic Procedures |
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92 | (18) |
|
Diagnostic Procedures Using Graphing |
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110 | (4) |
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114 | (2) |
|
The Selection of Data Analytic Procedures |
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116 | (24) |
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117 | (10) |
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127 | (11) |
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138 | (2) |
|
Data Deletion Methods for Handling Missing Data |
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140 | (20) |
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140 | (1) |
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141 | (6) |
|
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|
147 | (1) |
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148 | (4) |
|
Individual Growth Curve Analysis |
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152 | (4) |
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156 | (2) |
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158 | (2) |
|
Data Augmentation Procedures |
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160 | (13) |
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161 | (5) |
|
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166 | (2) |
|
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|
168 | (4) |
|
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|
172 | (1) |
|
Single Imputation Procedures |
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173 | (23) |
|
Constant Replacement Methods |
|
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175 | (6) |
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181 | (4) |
|
Nonrandom Value Imputation: Single Condition |
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185 | (5) |
|
Nonrandom Value Imputation: Multiple Conditions |
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190 | (4) |
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194 | (2) |
|
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196 | (17) |
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|
199 | (11) |
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210 | (3) |
|
Reporting Missing Data and Results |
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213 | (12) |
|
APA Task Force Recommendations |
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213 | (1) |
|
Missing Data and Study Stages |
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214 | (4) |
|
TFSI Recommendations and Missing Data |
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218 | (3) |
|
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221 | (2) |
|
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223 | (2) |
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225 | (4) |
| References |
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229 | (8) |
| Author Index |
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237 | (4) |
| Subject Index |
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241 | |
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