Full-Information-Maximum-Likelihood-Verfahren (FIML)

 

[engl. «vollständige-Information-maximale Wahrscheinlichkeit»], [FSE], Maximum-Likelihood-basiertes Verfahren (Maximum-likelihood-Methode) zum Umgang mit fehlenden Werten (Missing Data). Allerdings findet keine Imputation der fehlenden Werte auf Personenebene statt, sondern es werden nur die interessierenden Parameter für die Stichprobe geschätzt (z. B. Kovarianz, Varianz). Diese Schätzung erfolgt durch eine Maximierung der Likelihoodfunktion. Es werden jene Werte als Schätzung gewählt, deren Verteilung für die beobachteten Daten am plausibelsten erscheinen. Vorteil des FIML ist die Ermittlung von Standardfehlern für die geschätzten Parameter, durch welche die Unsicherheit durch die Ersetzung fehlender Werte bewertbar wird.

Referenzen und vertiefende Literatur

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