ResultsMissing DataInitial inspecti

Results
Missing Data
Initial inspection of the data revealed that 1.47% of the OEQ-II
item scores were missing or invalid. To examine whether the data
were missing at random (MAR), thereby justifying the use of data
imputation methods, we conducted Little’s missing completely at
random (MCAR) test (Little, 1988). This test, for which the null
hypothesis is that the data are missing completely at random, was
found to be statistically significant (p
.037). However, missing
at random (MAR) could be assumed, which means that the missingness
on a given variable does not depend on the values of the
variable itself but may depend on other variables that are included.
MPlus provides maximum-likelihood estimation under MAR for
ordered categorical variables.

Results (Russian) 1:

РезультатыДанные отсутствуютПервоначальные проверки данных показал, что 1,47% OEQ-IIэлемент оценки были отсутствует или недопустим. Для изучения ли данныебыли произвольно отсутствующие (МАР), оправдывая тем самым использование данныхметодов условного исчисления, мы провели немного отсутствует полностью, вслучайные (Жутковатое) тест (мало, 1988). Этот тест, для которого nullгипотеза, что данные отсутствуют полностью наугад, былоказалась статистически значимой (p.037). Однако пропавших без вестинаугад (MAR) можно предположить, что означает, что missingnessна данной переменной не зависит от значениясама переменная, но может зависеть от других переменных, которые включены.MPlus обеспечивает Оценка максимального правдоподобия под Мар дляприказал категориальных переменных.

Results (Russian) 2:

Результаты
Отсутствующие данные
первичного обследования данных показал , что 1,47% от œq-II
баллов пункт отсутствовали или недействительным. Чтобы проверить , являются ли данные
отсутствовали в произвольном порядке (САХ), тем самым оправдывая применение данных
методов вменения, мы провели Литтла полностью отсутствует в
случайном (McAr) тест (Little, 1988). Этот тест, для которых нулевая
гипотеза состоит в том, что данные полностью случайным образом отсутствуют, было
обнаружено, что статистически значимо (р? 0,037). Тем не менее, отсутствует
в произвольном порядке (MAR) можно было бы предположить, что означает , что missingness
на данной переменной не зависит от значений
самой переменной , но может зависеть от других переменных, которые включены.
Mplus обеспечивает оценку максимального правдоподобия при MAR для
заказанные категориальные переменные.

Results (Russian) 3:

результатынедостающие данныепервоначальный осмотр данные показали, что 1,47% от oeq-iiпункт десятки пропали без вести или недействительными.изучение вопроса о том, являются ли данныепропали произвольно (мар), тем самым оправдывая использование данныхметодов условного исчисления, мы провели мало пропал полностьюслучайные (mcar) испытания (литтл, 1988).это испытание, для которых негипотеза состоит в том, что отсутствуют данные совершенно случайным образом,установлено, что статистически значимым (P. 037).однако пропавших без вестинаугад (мар), можно предположить, что означает, что missingnessпо данный параметр не зависит от величиныпеременная, но может зависеть от других переменных, которые включаются.mplus обеспечивает максимальную вероятность под мар для оценкиприказал категорических переменных.