Բացակայող տվյալները կենսավիճակագրության մեջ տարածված խնդիր է, և բացակայող տվյալների մշակման ձևը կարող է զգալիորեն ազդել վիճակագրական վերլուծությունների ճշգրտության և հուսալիության վրա: Բացակայող տվյալները լուծելու համար մշակվել են տարբեր տեխնիկա, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր ենթադրությունների և սահմանափակումների շարքը: Կենսագրության մեջ այս տեխնիկան վճռորոշ դեր է խաղում հետազոտության արդյունքների վավերականության և տվյալների վրա հիմնված որոշումների արդյունավետության ապահովման գործում:
Բացակայող տվյալների տեսակները
Նախքան կենսավիճակագրության մեջ բացակայող տվյալների տարբեր տեխնիկայի հիմքում ընկած հիմնական ենթադրությունների մեջ խորանալը, կարևոր է հասկանալ բացակայող տվյալների տեսակները, որոնք սովորաբար հանդիպում են կենսավիճակագրական վերլուծություններում.
- Լրիվ պատահականորեն բացակայում է (MCAR). Տվյալների բացակայությունը կապված չէ որևէ դիտարկված կամ չդիտարկվող փոփոխականի հետ, և բացակայող տվյալների կետերը ամբողջական տվյալների պատահական ենթաբազմություն են:
- Բացակայում է պատահականորեն (MAR). Տվյալների բացակայությունը կապված է դիտարկվող փոփոխականների հետ, բայց ոչ բուն բացակայող տվյալների հետ:
- Բացակայում է ոչ պատահական (MNAR). Տվյալների բացակայությունը կապված է հենց բացակայող արժեքների հետ, նույնիսկ դիտարկված փոփոխականները դիտարկելուց հետո:
Հիմնական ենթադրություններ տարբեր բացակայող տվյալների տեխնիկայի հետևում
Կենսավիճակագրության մեջ բացակայող տվյալների մշակման համար սովորաբար օգտագործվում են մի քանի մոտեցումներ, որոնցից յուրաքանչյուրը հիմնված է կոնկրետ ենթադրությունների վրա: Դրանք ներառում են.
Ցուցակային ջնջում
Ցուցակային ջնջումը, որը նաև հայտնի է որպես դեպքի ամբողջական վերլուծություն, ներառում է վիճակագրական վերլուծություններ կատարելուց առաջ բաց թողնված արժեքներով ցանկացած դիտարկում: Ցուցակային ջնջման հիմնական ենթադրությունն այն է, որ բացակայող տվյալները տեղի են ունենում ամբողջովին պատահականորեն, և ամբողջական դեպքերը ներկայացնում են ամբողջ տվյալների պատահական նմուշը:
Զույգ ջնջում
Զույգ ջնջումը թույլ է տալիս ներառել բացակայող արժեքներով դիտարկումները՝ օգտագործելով բոլոր առկա տվյալները յուրաքանչյուր կոնկրետ վերլուծության համար: Այստեղ ենթադրվում է, որ բացակայող տվյալները խստորեն կապված չեն հետաքրքրության արդյունքի հետ, և բացակայող տվյալների օրինաչափությունները թույլ են տալիս անաչառ գնահատում: Այնուամենայնիվ, արդյունքների վավերականությունը կախված է բացակայող տվյալների և դիտարկվող մյուս փոփոխականների միջև հարաբերակցությունից:
Միջին, միջին կամ ռեժիմի իմպուտացիա
Այս տեխնիկան ներառում է բացակայող արժեքների փոխարինումը դիտարկված տվյալների միջին, միջին կամ ռեժիմով: Հիմնական ենթադրությունն այն է, որ բացակայող արժեքները պատահականորեն բացակայում են, և վերագրվող արժեքները վերլուծության մեջ կողմնակալություն չեն ներկայացնում: Այնուամենայնիվ, այս մեթոդը կարող է թերագնահատել վերագրվող փոփոխականի փոփոխականությունը և հանգեցնել ոչ ճշգրիտ ստանդարտ սխալների:
Բազմակի իմպուտացիա
Բազմակի իմպուտացիան առաջացնում է մի քանի ամբողջական տվյալների հավաքածու՝ բացակայող արժեքները մի քանի անգամ վերագրելով՝ դիտարկված տվյալների և մոդելի ենթադրությունների հիման վրա: Այստեղ հիմնական ենթադրությունն այն է, որ տվյալները պատահականորեն բացակայում են, և ստեղծելով բազմաթիվ ենթադրյալ տվյալների հավաքածուներ, բացակայող արժեքների փոփոխականությունը պատշաճ կերպով արտացոլվում է վերլուծության արդյունքներում:
Առավելագույն հավանականության գնահատում
Առավելագույն հավանականության գնահատումը վիճակագրական մեթոդ է, որը գնահատում է մոդելի պարամետրերը՝ առավելագույնի հասցնելով հավանականության ֆունկցիան: Հիմնական ենթադրությունն այն է, որ բացակայող տվյալները պատահականորեն բացակայում են և հետևում են որոշակի բաշխմանը: Այս տեխնիկան կարող է ապահովել արդյունավետ և անկողմնակալ պարամետրերի գնահատումներ՝ պատահականորեն բացակայող տվյալների ենթադրությամբ:
Մոդելի վրա հիմնված իմպուտացիա
Մոդելի վրա հիմնված իմպուտացիան ներառում է վիճակագրական մոդելի համապատասխանեցում դիտարկված տվյալներին և մոդելի օգտագործումը բացակայող արժեքները վերագրելու համար: Հիմնական ենթադրությունն այն է, որ առաջարկվող վիճակագրական մոդելը ճշգրտորեն ներկայացնում է դիտարկված և բացակայող տվյալների միջև կապը, ինչը թույլ է տալիս հուսալի վերագրում: Այնուամենայնիվ, արդյունքների վավերականությունը կախված է ենթադրյալ մոդելի ճիշտությունից:
Նախշերի խառնուրդի մոդելներ
Կաղապարների խառնուրդի մոդելներն օգտագործվում են ուսումնասիրության արդյունքների վրա բացակայող տվյալների մեխանիզմների հնարավոր ազդեցությունը գնահատելու համար՝ բացակայող տվյալների գործընթացն ուղղակիորեն վիճակագրական մոդելի մեջ ներառելով: Հիմնական ենթադրությունն այն է, որ բացակայող տվյալների մեխանիզմը կարող է համարժեք կերպով ֆիքսվել առաջարկվող օրինաչափությունների խառնուրդի մոդելով, դրանով իսկ տալով վավեր եզրակացություններ:
Կիրառումներ կենսավիճակագրական վերլուծություններում
Բացակայող տվյալների տեխնիկայի ընտրությունը կենսավիճակագրության մեջ կախված է տվյալների բնութագրերից, բացակայող տվյալների հիմքում ընկած մեխանիզմից և հետազոտության նպատակներից: Բացակայող տվյալների տարբեր տեխնիկայի հիմքում ընկած հիմնական ենթադրությունների ըմբռնումը թույլ է տալիս հետազոտողներին տեղեկացված որոշումներ կայացնել կենսավիճակագրական վերլուծություններում բացակայող տվյալների հետ աշխատելու ամենահարմար մոտեցման վերաբերյալ:
Շատ կարևոր է զգայունության վերլուծություններ անցկացնելը և արդյունքների կայունությունը տարբեր բացակայող տվյալների ենթադրությունների դեպքում, քանի որ վիճակագրական եզրակացությունների վավերականությունը կարող է զգայուն լինել ընտրված բացակայող տվյալների տեխնիկայի նկատմամբ: Ավելին, բացակայող տվյալների ազդեցությունը կենսավիճակագրական վերլուծություններից ստացված եզրակացությունների վրա պետք է ուշադիր դիտարկվի և թափանցիկ կերպով զեկուցվի:
Եզրակացություն
Կենսավիճակագրության մեջ բացակայող տվյալների կառավարումը վիճակագրական վերլուծության կարևոր կողմն է, և բացակայող տվյալների տարբեր տեխնիկայի հիմքում ընկած հիմնական ենթադրությունները հիմնարար դեր են խաղում հետազոտության արդյունքների հավաստիությունն ու վավերականությունը որոշելու համար: Ուշադիր դիտարկելով յուրաքանչյուր մոտեցման հիմքում ընկած ենթադրություններն ու սահմանափակումները՝ հետազոտողները կարող են բարձրացնել կենսավիճակագրական վերլուծությունների որակը և մեկնաբանելիությունը՝ ի վերջո նպաստելով կենսավիճակագրության ոլորտում գիտական գիտելիքների առաջխաղացմանը և ապացույցների վրա հիմնված որոշումների կայացմանը: