Imputation (statistics)

Chybějící hodnoty v analyzovaných datech mohou způsobovat velmi zásadní zkreslení výsledků a následně tak zapříčinit chybné rozhodnutí. K řešení tohoto problému není příliš vhodné použít tzv. ad-hoc přístupy. Proto byly vyvinuty metodiky pro práci s chybějícími daty, jako například multiple imputation, která může být použita v mnoha odvětvích výzkumu (biomedicíně, sociálnímu výzkumu, atd.). Menší nevýhodou metody MI je, že vyžaduje interakci s uživatelem, protože po vytvoření zvoleného počtu datových souborů se nad nimi provádí analýza, kterou uživatel musí předem stanovit.

Imputation (statistics)

Chybějící hodnoty v analyzovaných datech mohou způsobovat velmi zásadní zkreslení výsledků a následně tak zapříčinit chybné rozhodnutí. K řešení tohoto problému není příliš vhodné použít tzv. ad-hoc přístupy. Proto byly vyvinuty metodiky pro práci s chybějícími daty, jako například multiple imputation, která může být použita v mnoha odvětvích výzkumu (biomedicíně, sociálnímu výzkumu, atd.). Menší nevýhodou metody MI je, že vyžaduje interakci s uživatelem, protože po vytvoření zvoleného počtu datových souborů se nad nimi provádí analýza, kterou uživatel musí předem stanovit.