Imputarea multiplă a datelor lipsă în practică: Teorie de bază și strategii de analiză

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Multiple Imputation of Missing Data in Practice: Basic Theory and Analysis Strategies

Conținutul cărții:

Imputarea multiplă a datelor lipsă în practică: Teorie de bază și strategii de analiză oferă o introducere cuprinzătoare în abordarea imputării multiple a problemelor legate de datele lipsă care sunt adesea întâlnite în analiza datelor. În ultimii aproximativ 40 de ani, imputarea multiplă a cunoscut o dezvoltare rapidă atât în teorii, cât și în aplicații. În prezent, aceasta este cea mai versatilă, populară și eficientă strategie privind datele lipsă, utilizată de cercetători și practicieni din diferite domenii. Există o mare nevoie de a înțelege mai bine și de a învăța despre imputarea multiplă în comunitatea de cercetare și practică.

Accesibilă unui public larg, această carte explică conceptele statistice ale problemelor legate de datele lipsă și terminologia asociată. Ea se concentrează pe modul de abordare a problemelor legate de datele lipsă utilizând imputarea multiplă. Ea descrie teoria de bază din spatele imputației multiple și multe modele și metode utilizate în mod obișnuit. Aceste idei sunt ilustrate prin exemple dintr-o mare varietate de probleme cu date lipsă. Datele reale din studii cu diferite modele și caracteristici (de exemplu, date transversale, date longitudinale, anchete complexe, date de supraviețuire, studii supuse erorii de măsurare etc.) sunt utilizate pentru a demonstra metodele. ) sunt utilizate pentru a demonstra metodele. Pentru ca cititorii să știe nu numai cum să utilizeze metodele, ci și să înțeleagă de ce funcționează imputarea multiplă și cum să aleagă metodele adecvate, sunt utilizate studii de simulare pentru a evalua performanța metodelor de imputare multiplă. Seturile de date exemplu și codul de programare exemplu sunt fie incluse în carte, fie disponibile pe un site github (https: //github.com/he-zhang-hsu/multiple_imputation_book).

Caracteristici cheie.

⬤ Furnizează o prezentare generală a conceptelor statistice care sunt utile pentru o mai bună înțelegere a problemelor legate de datele lipsă și a analizei de imputare multiplă.

⬤  Oferă o discuție detaliată asupra modelelor și metodelor de imputare multiplă destinate diferitelor tipuri de probleme legate de datele lipsă (de exemplu, probleme legate de datele lipsă univariate și multivariate, date lipsă în analiza supraviețuirii, date longitudinale, anchete complexe etc. )

⬤ Exploră problemele legate de erorile de măsurare cu imputare multiplă.

⬤ Discută strategii de analiză pentru diagnosticarea imputării multiple.

⬤ Discută problemele legate de producția de date atunci când scopul imputării multiple este de a pune la dispoziția publicului seturi de date, așa cum fac organizațiile care prelucrează și gestionează anchete la scară largă cu probleme de non-răspuns.

⬤ Pentru unele exemple, sunt incluse în carte seturi de date ilustrative și exemple de cod de programare din pachete statistice populare (de exemplu, SAS, R, WinBUGS). Pentru altele, acestea sunt disponibile pe un site github (https: //github.com/he-zhang-hsu/multiple_imputation_book)