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Cuando se analizan datos diádicos, ¿se pueden utilizar casos no emparejados en alguna parte del análisis?

Actualmente estoy analizando un conjunto de datos compuesto por díadas de directivos y subordinados. Los datos se recogieron de forma transversal y el conjunto de datos contiene algunas de las mismas variables recogidas de ambos miembros de la díada (por ejemplo, la edad, la antigüedad de la relación, la confianza interpersonal), así como algunas variables únicas para cada miembro.

Por desgracia, tengo un gran número de participantes cuyas parejas no rellenaron sus encuestas. Me preguntaba si estos casos no emparejados podrían tener alguna utilidad en mi análisis. Por ejemplo, al realizar un AFE o AFC sobre una escala, ¿podría incluir a todos los administradores (incluidos los individuos no emparejados), o es una mala práctica ya que los individuos no emparejados no formarán parte de mis análisis de regresión y/o de trayectoria?

He estado leyendo Dyadic Data analysis de David A. Kenny y otros, pero hasta ahora no he podido encontrar una respuesta a esta pregunta.

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ER17 Puntos 1

Quizás mi respuesta llega un poco tarde... Cuando se hacen Modelos de Actor-Partner-Interdependencia (APIMs) con modelos multinivel, los casos individuales siguen mejorando la estimación de los interceptos. Por lo tanto, estos datos no se pierden necesariamente.

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Tienes razón (+1). Sin embargo, usted (probablemente) sabe que el uso de MLM para analizar datos diádicos se basa en la suposición de que las diadas son indistinguibles (por supuesto, se puede incluir un término de interacción, pero el modelo se vuelve "más complicado").

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Sí, si se hace el "enfoque de doble intercepción", también se pueden modelar díadas distinguibles.

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