MARデータとは何ですか？
質問者：Constante Velden |最終更新日：2020年2月16日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
ランダムな欠落（ MAR ）は、欠落がランダムではないが、完全な情報がある変数によって欠落を完全に説明できる場合に発生します。
したがって、MCARとは何ですか？完全にランダムに欠落している（ MCAR ）は、実際に検証できる唯一の欠落データメカニズムです。欠測データは、変数の欠測データの確率が他の測定変数とは無関係であり、欠測値を持つ変数自体とは無関係である場合、 MCARです。
次に、LittleのMCAR検定が有意である場合はどうなりますか？リトルのMCAR検定の帰無仮説は、データが完全にランダムに欠落しているというものです（ MCAR ）。欠落値のパターンがデータ値に依存しない場合、データはMCARです。この例では有意差値が0.05未満であるため、データが完全にランダムに欠落しているわけではないと結論付けることができます。
その上、なぜ欠測データが問題になるのですか？
データが欠落していると、さまざまな問題が発生します。まず、データがないため、統計的検出力が低下します。これは、帰無仮説が偽である場合に、検定が帰無仮説を棄却する確率を指します。第二に、失われたデータはパラメータの推定にバイアスを引き起こす可能性があります。第三に、サンプルの代表性を低下させる可能性があります。
欠落しているデータをどのように分析しますか？
時系列固有の方法
- 最後の観測の繰り越し（LOCF）と次の観測の繰り戻し（NOCB）これは、一部のフォローアップ観測が欠落している可能性がある縦断反復測定データの分析に対する一般的な統計的アプローチです。
- 線形補間。
- 季節調整+線形補間。
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欠測データをどのように代入しますか？
一般的な方法は次のとおりです。
- 平均代入。欠落していないすべての個人について、その変数の観測値の平均を計算するだけです。
- 代用。
- ホットデッキの代入。
- コールドデッキの代入。
- 回帰代入。
- 確率的回帰代入。
- 内挿と外挿。
データがランダムに欠落していない場合はどうなりますか？
不足しているわけではありませんランダム、MNARで、値の傾向との関係欠けていると、その値があることを意味します。これは最低の教育を受けた人々が教育に欠けているか、ザ・シッケストの人々が研究から脱落する可能性が最も高い場合です。
小さなMCARをどのように読みますか？
欠測データ-リトルのMCARテスト。欠測データがランダムで完全に欠測（ MCAR ）であるという帰無仮説を検定します。 ap。 0.05未満の値は、通常、欠落しているデータがMCARではない（つまり、Missing At Randomまたは無視できない）と解釈されます。
欠測データの多重代入とは何ですか？
「代入」は通常、欠測データのもっともらしい値の1つのセットを表します。複数の代入は、もっともらしい値の複数のセットを表します[7]。複数の代入を使用する場合、欠落している値が識別され、もっともらしい値の代入のランダムサンプル（完成したデータセット）に置き換えられます。
単調な欠落パターンとは何ですか？
欠測データパターンは、変数Yjが順序付けられ、Yjが欠測されている場合、k> jのすべての変数Ykも欠測されている場合に単調であると言われます。これは、例えば、ドロップアウトを伴う縦断研究で発生します。パターンが単調でない場合、それは非単調または一般と呼ばれます。
定量的研究で欠落しているデータにどのように対処しますか？
欠落値の処理
統計用語では、ケースの数がサンプルの5％未満の場合、研究者はそれらを削除できます。多変量解析の場合、欠落している値の数が多い場合は、（代入を行うよりも）それらのケースを削除して置き換える方がよい場合があります。 時系列のデータが欠落している場合はどうしますか？欠落している値をどのように処理しますか？
時系列データでは、欠落している値がある場合、不完全なデータを処理する2つの方法があります。
- 情報を含むレコード全体を省略します。
- 不足している情報を代入します。
データスクリーニングとは何ですか？
データスクリーニング（「データスクリーミング」と呼ばれることもあります）は、さらに統計分析を行う前に、データがクリーンで準備ができていることを確認するプロセスです。データが因果理論のテストに使用可能で、信頼性があり、有効であることを確認するために、データをスクリーニングする必要があります。
機械学習で欠落しているデータにどのように対処しますか？
機械学習で欠測データを処理する方法：5つのテクニック
- 演繹的代入。これは、統計的ルールではなく、論理的推論によって定義された代入ルールです。
- 平均/中央値/最頻値の代入。この方法では、特定の列に欠落している値は、その列の平均（または中央値、最頻値）に置き換えられます。
- 回帰代入。
- 確率的回帰代入。
データの欠落値を代入するための最良の方法をどのように選択しますか？
データの欠落値を代入するための最良の方法を選択することは、試行錯誤を適用することに基づいています。
- まず、母集団からデータのサブセットを作成する必要があります。
- 次に、いくつかの値を手動で削除します。
- これらの削除された値を、上記の代入方法で代入します。
Rで欠落している値をどのように見つけますか？
Rでは、欠落している値は記号NAでコード化されます。データセットの欠落を識別するための関数はです。 na （）。他の統計アプリケーションからデータセットをインポートする場合、欠落している値は99などの数値でコード化される場合があります。それが欠落している値であることをRに知らせるには、それを再コーディングする必要があります。
外れ値にどのように対処しますか？
4つのアプローチがあります：
- 外れ値のレコードを削除します。ビルゲイツまたは別の真の外れ値の場合、その人物またはイベントが分析を歪めないように、データセットからそのレコードを完全に削除することが最善の場合があります。
- 外れ値データに上限を設定します。
- 新しい値を割り当てます。
- 変換してみてください。
データがランダムであるかどうかをどうやって知るのですか？
データを収集した後、データがランダムであるかどうかを確認する1つの方法は、実行テストを使用して、時間の経過とともにデータ内のパターンを探すことです。 Minitabで実行テストを実行するには、[統計]> [ノンパラメトリック]> [実行テスト]を選択します。サンプルがランダムであるかどうかを識別できる他のグラフもあります。