Една нова възможност при класификацията на методите за третиране на липсващи данни

Abstract

Статията третира класифицирането на методите за анализ на липсващи стойности. Представени са няколко съществуващи класификации на Kalton и Kasprzyk (1986), Rubin и Little (2002) и Ghosh-Dastidar и Schafer (2003). В тези класификации, обаче, не се откриват ролята на механизмите на липсващи данни, които водят до избора на един или друг подход. Затова се предлага една нова класификация, която се основава на различните подходи при анализа на липсващи данни като елиминирани, единично и множествено въвеждане в зависимост от различните механизми на поява на липсващи стойности. The article treats the classification of the methods used in analysis of missing data. There are represent several existing classifications like Kalton and Kasprzyk (1986), Rubin and Little (2002) and Ghosh-Dastidar and Schafer (2003). In these classifications can't be found the role of the messing data mechanisms, which lead to choice from the different existing methods. Therefore a new classification is presenting, based on different approaches to handle with missing data like elimination, single imputation and multiple imputation under different mechanisms of missing data.