Отсутствующие данные
- Недостающие данные снижают репрезентативность выборки и могут исказить выводы о совокупности.
- Существуют три основных подхода к обработке недостающих данных: условное вычисление, пропуск и анализ.
- Стандарты разработаны для предотвращения и обработки недостающих данных в исследованиях, ориентированных на пациента.
- Исследователям рекомендуется планировать использование методов анализа данных, устойчивых к пропускам.
- Вменение данных включает методы, такие как удаление по спискам, которые могут привести к дополнительной погрешности.
- Методы, основанные на моделях, предлагают дополнительные инструменты для тестирования отсутствующих типов данных и оценки параметров в условиях отсутствия данных.
- Особый класс проблем возникает, когда вероятность пропуска зависит от времени, и применяются различные нестационарные модели цепей Маркова.
Полный текст статьи: