L'imputazione dei dati mancanti: una proposta di analisi tramite il modello di Rasch

In questo lavoro si intende affrontare il problema della analisi di dataset incompleti, con specifico interesse a una modellistica nota come famiglia di Rasch, e alla strategia più semplice ed immediata (si tratta della tecnica implementata di default su tutti i software di maggior uso per l’analisi di Rasch) per il “trattamento” del dato mancante, ossia quella che consiste nell’ignorarne l’occorrenza. Con “problema dell’analisi di dataset incompleti” si intende, precisamente, il problema della stima del modello(di Rasch, in questo caso) in presenza di missingness. L’analisi verrà qui condotta in termini applicativo-comparativi, con l’uso di un caso di studio già trattato in letteratura

Il trattamento dei dati mancanti: una proposta di analisi tramite il modello di Rasch

Il presente lavoro si colloca in una ricerca più ampia concernente il trattamento dei dati mancanti allorché vengono utilizzati i modelli della famiglia di Rasch e ha l’obiettivo di confrontare gli effetti dell’applicazione di alcune tecniche di imputazione dei dati mancanti. In effetti il problema dei dati mancanti, anche se assai frequente nelle applicazioni, non ha purtroppo una soluzione univoca, ma è fortemente dipendente dal caso di studio, a sua volta caratterizzato da svariati fattori quali il contesto applicativo, il tipo di dati, la quantità e qualità dei dati mancanti, la tipologia del disegno, il tipo di modello ipotizzato per descrivere i dati, la precisione richiesta nelle stime ecc

Parametric dominance relations for distributions obtained by composition

The so called T-X family provides an interesting new method for generating distributions by composing (possibly parametric) distribution and quantile functions. Such an approach makes it possible to add parameters to an existing model, in order to obtain a new and more flexible one. In this framework, we study the conditions under which distributions obtained through the T-X method can be ranked by a dominance relation, such as the stochastic dominance of first and second degree