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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Detection of the Missing Values Mechanism with Tests and Models

verfasst von : Matthias Templ

Erschienen in: Visualization and Imputation of Missing Values

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter is aimed at interested readers who want to learn why statistical tests may not be suitable for rejecting or not rejecting the null hypothesis of missing completely at random. Even though these methods are of limited use, we focus on them for once to critically discuss their role. For readers who wish to focus on practical issues and more useful methods for assessing the structure of missing values in a data set, we refer to the visualization tools in Chap. 5.

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Literatur
Jamshidian, M., S. Jalal, and C. Jansen. 2014. “MissMech: An R Package for Testing Homoscedasticity, Multivariate Normality, and Missing Completely at Random (MCAR).” Journal of Statistical Software, Articles 56 (6): 1–31. https://​doi.​org/​10.​18637/​jss.​v056.​i06.
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Little, R. J. A. 1988. “A Test of Missing Completely at Random for Multivariate Data with Missing Values.” Journal of the American Statistical Association 83 (404): 1198–1202.MathSciNetCrossRef
Pinheiro, J. C., and D. M. Bates. 1996. “Unconstrained Parametrizations for Variance-Covariance Matrices.” Statistics and Computing 6: 289–96.CrossRef
Scholz, F. W., and M. A. Stephens. 1987. “K-Sample Anderson-Darling Tests.” Journal of the American Statistical Association 83 (399): 918–24.MathSciNet
Metadaten
Titel
Detection of the Missing Values Mechanism with Tests and Models
verfasst von
Matthias Templ
Copyright-Jahr
2023
Buch
Visualization and Imputation of Missing Values

Print ISBN: 978-3-031-30072-1

Electronic ISBN: 978-3-031-30073-8

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-30073-8_3

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