การศึกษาในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการประมาณตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุ เมื่อตัวแปรตามและตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล วิธีการประมาณที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้คือ วิธี EM Algorithm (EM) วิธี K-Nearest Neighbor (KNN) และวิธี Predictive Mean Matching (PMM) ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาได้จากการจำลองโดยมีสัดส่วนของการสูญหายของข้อมูล 3 ระดับคือ 10% 20% และ 30% และมีระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล 3 ระดับคือ ไม่มี ปานกลาง และสูง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Average Mean Square Error : AMSE) ของแต่ละวิธีการจะใช้เปรียบเทียบโดยวิธีการที่ดีที่สุดจะมีค่า AMSE น้อยที่สุดจะเป็นวิธีการที่ดีที่สุด ผลการวิจัย พบว่า i) ในกรณีส่วนใหญ่วิธีการ KNN จะเป็นวิธีการประมาณที่ดีที่สุด โดยเฉพาะเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีขนาดปานกลางและสูง (30 และ 90) ii) สัดส่วนการสูญหายและระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สูงมีผลทำให้วิธีการ EM เป็นวิธีการประมาณค่าที่ดีที่สุดในบางกรณี โดยเฉพาะเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีขนาดเล็ก(10) iii) วิธีการประมาณทุกวิธีจะมีประสิทธิภาพน้อยลงเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อน สัดส่วนของการสูญหาย และระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลเพิ่มสูงขึ้น

วิทยานิพนธ์ (สถ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555