برداشت کلی شما از مقاله‌ی داده‌شده چیست؟

مقاله: فهمیدن دلیل این‌که چرا داده‌ها گم‌شده‌اند برای مدیریت صحیح سایر داده‌ها مهم است. اگر داده‌ها کاملا به‌تصادف گم‌شده باشند، نمونه داده‌ها احتمالا هنوز نماینده‌ای جامعه خواهد بود. اما اگه داده‌ها به شکل سیستماتیک گم‌شده باشند. تحلیل ممکن است اریب باشد. برای مثال، در مطالعه ارتباط بین iq و درآمد، اگر شرکت‌کنندگان با iq متوسط به بالا تمایل به پاسخ ندادن به سؤال «درآمد شما چقدر است؟» نداشته باشند، تحلیلی که این مسئله را به‌عنوان یک الگوی گم‌شدن به‌صورت تصادفی (الگوی mar) در نظر نمی‌گیرد، ممکن است در پیدا کردن همبستگی بین حقوق و iq شکست بخورد. به‌خاطر این مشکلات، روش‌شناسان به‌طور معمول به محققان توصیه می‌کنند مطالعات را طراحی کنند تا وقوع داده‌های گم‌شده را به حداقل برسانند. مدل‌های گرافیکی می‌توانند با جزییات، سازوکار داده‌های گم‌شده را توصیف کنند. مقدارهای درون مجموعه‌داده‌ها به‌صورت کاملا تصادفی گم‌شده (mcar) هستند، اگر رویدادهایی که منجر به گم‌شدن هر نوع مورد-داده‌ای می‌شوند از متغیرهای قابل‌مشاهده و پارامترهای مورد علاقه غیرقابل مشاهده مستقل باشند و به‌شکل کاملا تصادفی رخ دهند. هنگامی‌که داده‌ها mcar هستند، تحلیل انجام‌شده روی داده‌ها نااریب است، گرچه داده‌ها به ندرت mcar هستند در مورد mcar، از دست‌رفتگی داده‌ها، از هر متغیر دیگر مستقل است؛ بنابراین، شرکت‌کنندگان با داده‌های کامل مشاهده‌شده در اثر، یک نمونه تصادفی از همه شرکت‌کنندگان مربوط یک مداخله خاص هستند. با mcar، تخصیص تصادفی تیمارها، محفوظ فرض می‌شود، اما معمولا در عمل این فرضی قوی و غیرواقع‌بینانه است. گم‌شده به‌طور تصادفی (mar) هنگامی رخ می‌دهد که از دست‌رفتگی تصادفی نباشد، اما ازدست‌رفتگی می‌تواند به حساب متغیری که در آن اطلاعات کاملی باشد اطلاق شود. mar فرضی است که تأیید آماری آن غیرممکن است، و بر فرض معقول بودن آن اعتماد می‌شود. یک مثال این است که مردها کمتر احتمال دارد که در یک مطالعه در مورد افسردگی شرکت کنند، حال آن‌که این مسئله هیچ ربطی به سطح افسردگیشان ندارد. بسته به روش تحلیل، این داده‌ها به‌دلیل خالی‌بودن شرطی سلول‌ها منجر به اریبی در تحلیل شوند (در مردها افسردگی خیلی زیاد ممکن است هیچ ورودی‌ای نداشته باشد). به‌هرحال، اگر پارامتر با برآورد درستنمایی بیشینه اطلاعات کامل برآورد شود، mar برآوردهایی …
برداشت:
در آمار ، داده‌های گم‌شده یا مقدارهای گم‌شده زمانی رخ می‌دهد ؛ که هیچ مقدار داده‌ای برای یک متغیر در یک مشاهده ذخیره نشده باشد . داده‌های گم‌شده اتفاقی رایج است و می‌تواند اثر معنی‌داری از نتایج حاصل از داده‌ها داشته باشد . داده‌های گم‌شده می‌توانند به‌دلیل بی‌پاسخی آماری رخ‌دهند : یعنی هیچ اطلاعاتی برای یک یا چند مورد در کل واحد (« موضوع ») به‌دست نیامده باشد . بعضی موارد به احتمال بیشتری بی‌پاسخی تولید می‌کنند : برای مثال مواردی که در مورد مسائل خصوصی مانند درآمد هستند . ساییدگی نوعی از دست‌رفتن که در مطالعات جغرافیایی رخ دهد . برای نمونه مطالعهٔ توسعه که اندازه‌گیری بعد از دوره‌ای از زمان تکرار شده‌است . می‌توان با داده‌های گم‌شده همانند داده‌های سانسورشده رفتار کرد .