Évaluation de l’efficacité des méthodes de traitement des valeurs manquantes dans le contexte d’échelles de mesure de type Likert
Bibliographic Data
| ID | 6160138 |
|---|---|
| Authors | Michel Rousseau (Université de Moncton), Raphael Bertrand (0009-0008-5230-5902, Université Laval), Richard Bertrand |
| Year | 2005 |
| Volume | 28 |
| Issue | 3 |
| Pages | 27-27 |
| Publication date | 2005-01-01 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Mesure et évaluation en éducation (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0823-3993 • E-ISSN: 2368-2000 |
| Publisher | Consortium Erudit (PUBLISHER • CA) |
| DOI | 10.7202/1087029ar |
| OpenAlex | W2567048153 |
| Language | FR |
| Citations received | 1 |
| References cited | 14 |
La présence de réponses manquantes pour certains items d’une échelle de mesure est un phénomène que tout chercheur est susceptible de rencontrer au cours de ses travaux. Malgré l’ampleur de ce problème, les connaissances quant aux biais ou à l’efficacité des méthodes de traitement sont encore très restreintes. La présente étude vise à faire évoluer les connaissances et les pratiques concernant le traitement des valeurs manquantes dans le contexte d’utilisation d’échelles de type Likert. Ce projet de recherche est basé sur une méthodologie de type Monte Carlo et compare l’efficacité de cinq méthodes de traitement. L’imputation multiple, méthode de traitement qui est en voie de devenir la norme, se montre comme une des méthodes de traitement les plus efficaces, minimisant la présence de biais autant pour ce qui est du coefficient alpha de Cronbach que du score à l’échelle
Gynecology · Humanities · Advanced Statistical Methods and Models · Economic and Environmental Valuation · Mathematics · Medicine · Philosophy
Using the Expectation Maximization Algorithm to Estimate Coefficient Alpha for Scales With Item-Level Missing Data.
IX. On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses
Missing data
The Impact of Missing Data on Sample Reliability Estimates
Effectiveness of Different Missing Data Treatments in Surveys With Likert-Type Data
Missing Data in Likert Ratings
Three Likelihood-Based Methods for Mean and Covariance Structure Analysis with Nonnormal Missing Data
| Citations per year | 0.5 |
|---|---|
| Citation span | 2024 - 2024 (1) |
| Highly cited | No |