Now, reflecting new application topics in a variety of areas, this Third Edition by two acknowledged experts on the subject offers a thoroughly up-to-date, reorganized survey of current methodology for handling missing data problems. Blending theory and application, authors Roderick Little and Donald Rubin review historical approaches to the subject and describe rigorous yet simple methods for multivariate analysis with missing values. They then provide a coherent theory for analysis of problems based on likelihoods derived from statistical models for the data and the missing data mechanism and apply the theory to a wide range of important missing data problems. The new edition now enlarges its coverage to include topics such as nonresponse in sample surveys, causal inference, diagnostic methods, genetic epidemiology, and sensitivity analysis, among a host of others. R subroutines are now employed when applicable throughout the book.

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