欠測データがサンプル信頼性推定に与える影響：信頼性報告慣行への含意

項目レベルの欠測データを持つ信頼性分析に最大尤度（ML）推定を組み込む方法が概説されています。最初に期待値最大化（EM）アルゴリズムを使用して共分散行列のML推定が得られ、その後、標準的な公式を用いて係数アルファが計算されます。シミュレーション研究により、EMアプローチは（a）信頼性推定の偏りを減少させ、（b）推定値のサンプル間の変動を劇的に減少させ、（c）より正確な信頼区間を提供することが示されました。信頼性報告慣行への含意について議論され、EM手順がヒューリスティックデータセットを使用して示されています。