සමීක්ෂණවල නැතිවූ දත්ත දත්ත විශ්ලේෂණයේ අභියෝග ඉදිරිපත් කරයි, ඒවා ඵලදායී ලෙස ආමන්ත්‍රණය කිරීම තීරණාත්මක කරයි. නියැදි සමීක්ෂණ න්‍යාය සහ ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන යන සන්දර්භය තුළ මෙම මාතෘකාව වැදගත් වේ, දත්ත අතුරුදහන් වීම සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵලවල විශ්වසනීයත්වයට සහ වලංගු භාවයට බලපෑම් කළ හැකිය. මෙම විස්තීරණ මාර්ගෝපදේශය තුළ, තාක්ෂණික ක්රම, ඇඟවුම් සහ ක්රම ඇතුළුව, සමීක්ෂණවල නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ විවිධ පැති අපි ගවේෂණය කරන්නෙමු.
සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල මත අතුරුදහන් වූ දත්තවල බලපෑම
දත්ත අස්ථානගත වීම පක්ෂග්රාහී සහ විශ්වාස කළ නොහැකි සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵලවලට හේතු විය හැක. එය නියැදියේ නියෝජනත්වයට බලපෑ හැකි අතර සමීක්ෂණ දත්ත වලින් ලබාගත් ඇස්තමේන්තු සහ නිගමන විකෘති කරයි. එබැවින්, සමීක්ෂණ සොයාගැනීම්වල නිරවද්‍යතාවය සහ වලංගුභාවය සහතික කිරීම සඳහා අතුරුදහන් වූ දත්තවල ඇඟවුම් අවබෝධ කර ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
නියැදි සමීක්ෂණ න්‍යාය සහ නැතිවූ දත්ත
නියැදි සමීක්ෂණ න්‍යාය සමීක්ෂණ පැවැත්වීමේ මූලධර්ම සහ ක්රම අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා සංකල්පීය රාමුවක් සපයයි. සමීක්ෂණ සාම්පලවල දත්ත අතුරුදහන් වූ විට, එය නියැදි සමීක්ෂණ න්‍යායේ උපකල්පන සහ මූලධර්මවලට අභියෝග කළ හැකිය. එබැවින්, සමීක්ෂණ න්‍යායට අනුකූලව අතුරුදහන් වූ දත්ත ආමන්ත්‍රණය කිරීම සමීක්ෂණ පර්යේෂණවල අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගැනීම සඳහා අත්‍යවශ්‍ය වේ.
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ ශිල්පීය ක්රම
සමීක්ෂණවල නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා විවිධ ශිල්පීය ක්රම තිබේ. මේවාට ඇතුළත් වන්නේ:
- 1. ආරෝපණය: ආරෝපණය යනු පවතින වෙනත් තොරතුරු මත පදනම්ව ඇස්තමේන්තුගත අගයන් සමඟ නැතිවූ අගයන් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමයි. මෙයට මධ්‍යන්‍ය ආරෝපණය, ප්‍රතිගාමී ආරෝපණය සහ බහු ආරෝපණය ඇතුළත් විය හැක.
- 2. මකාදැමීම: මකාදැමීමේ ක්‍රමවේදයන් විශ්ලේෂණයෙන් අතුරුදහන් වූ දත්ත සහිත අවස්ථා හෝ විචල්‍යයන් ඉවත් කිරීම ඇතුළත් වේ. විශේෂිත නිර්ණායක මත පදනම්ව ලැයිස්තුගතව මකාදැමීම, යුගල වශයෙන් මකාදැමීම හෝ සිද්ධි මකාදැමීම මෙයට ඇතුළත් විය හැක.
- 3. ආදර්ශ-පාදක ක්රම: උපරිම සම්භාවිතාව ඇස්තමේන්තු කිරීම සහ අපේක්ෂා-උපරිම කිරීමේ ඇල්ගොරිතම වැනි අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීමට ආදර්ශ-පාදක ක්රම සංඛ්‍යාන ආකෘති භාවිතා කරයි.
- 4. Hot Deck Imputation: Hot Deck imputation යනු අගයන් ආරෝපණය කිරීම සඳහා සම්පූර්ණ දත්ත සහිත සමාන අවස්ථාවන්ට අතුරුදහන් වූ දත්ත සහිත අවස්ථා ගැලපීමයි.
විවිධ හැසිරවීමේ ක්‍රමවල ඇඟවුම්
සෑම හැසිරවීමේ ක්‍රමයක්ම සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල වල වලංගුභාවය සහ විශ්වසනීයත්වය සඳහා එහිම ඇඟවුම් ඇත. පක්ෂග්‍රාහීත්වය, විචලනය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැනි දත්තවල සංඛ්‍යානමය ගුණාංග කෙරෙහි තෝරාගත් ක්‍රමයේ බලපෑම සලකා බැලීම වැදගත් වේ.
ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන පිළිබඳ සලකා බැලීම්
ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන ක්ෂේත්‍රය අතුරුදහන් දත්තවල ඇඟවුම් සහ ඒවා හැසිරවීමට සුදුසු ක්රම පිළිබඳව තීරණාත්මක අවබෝධයක් සපයයි. සමීක්ෂණවල නැතිවූ දත්ත ආමන්ත්‍රණය කිරීම සඳහා වඩාත් යෝග්‍ය තාක්ෂණික ක්රම තෝරා ගැනීම සහ යෙදීම සඳහා පක්ෂග්රාහී, විචලනය සහ බෙදා හැරීමේ උපකල්පන වැනි සංඛ්‍යානමය සංකල්ප අවබෝධ කර ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
හැසිරවීමේ ක්‍රමවල ප්‍රමාණවත් බව ඇගයීම
අතුරුදහන් වූ දත්ත වෙත ළඟා වන විට, පර්යේෂකයන් විසින් තෝරාගත් හැසිරවීමේ ක්‍රමවල ප්‍රමාණවත් බව තක්සේරු කළ යුතුය. තෝරාගත් තාක්‍ෂණයට යටින් පවතින උපකල්පන පරීක්ෂා කිරීම, සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල මත එහි බලපෑම ඇගයීම සහ සොයාගැනීම්වල ශක්තිමත් බව පරීක්ෂා කිරීම සඳහා සංවේදීතා විශ්ලේෂණ පැවැත්වීම මෙයට ඇතුළත් වේ.
නිගමනය
නියැදි සමීක්ෂණ න්‍යාය සහ ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන සමඟ ඡේදනය වන සමීක්ෂණ පර්යේෂණවල තීරණාත්මක අංගයක් වන්නේ සමීක්ෂණවල නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමයි. අතුරුදහන් වූ දත්තවල ඇඟවුම් තේරුම් ගැනීමෙන්, සුදුසු හැසිරවීමේ ක්රම භාවිතා කිරීමෙන් සහ දත්තවල සංඛ්‍යානමය ගුණාංග සලකා බැලීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට ඔවුන්ගේ සමීක්ෂණ සොයාගැනීම්වල විශ්වසනීයත්වය සහ වලංගුභාවය සහතික කළ හැකිය.