Studi Simulasi: Perbandingan Hot Deck Imputation Dan Mean Substitution Pada Person Trait Estimation
| Main Author: | Harita, Azizah Nur Alifia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/174942/ |
Daftar Isi:
- Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat perbandingan metode penanganan missing data, hot deck imputation dan mean substitution, pada person trait estimation. Hot deck imputation menggunakan kelompok donor untuk imputasi kelompok subjek yang tidak lengkap datanya. Mean substitution menggantikan data yang hilang dengan rata-rata dari data yang tidak hilang. Penelitian dilakukan menggunakan studi simulasi Monte Carlo dan dilanjutkan dengan ilustrasi pada real data. Pada studi simulasi digunakan 6 kondisi dengan 5 kategori respon. Masing-masing kondisi terdiri dari 1000 responden dengan replikasi 500 kali. Hasil dari penelitian ini menunjukkan penggunaan metode mean substitution akan lebih efektif jika digunakan saat kondisi test length sedikit dan persentase missing data yang kecil. Penggunaan hot deck imputation akan lebih efektif jika digunakan pada kondisi test length lebih banyak dan juga pada persentase missing data yang lebih besar.