දත්ත අතුරුදහන් වීම සමීක්ෂණ ක්‍රමවේදයේ පොදු කරුණක් වන අතර එය ඵලදායි ලෙස හැසිරවීම නිවැරදි ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ. මෙම සවිස්තරාත්මක මාර්ගෝපදේශය තුළ, අපි අතුරුදහන් දත්තවල අභියෝග, ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන භාවිතයෙන් එය කළමනාකරණය කිරීමේ ශිල්පීය ක්රම සහ සමීක්ෂණ සොයාගැනීම්වල විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීම සඳහා හොඳම භාවිතයන් ගවේෂණය කරන්නෙමු.
දත්ත අතුරුදහන් වීමේ අභියෝගය
සමීක්ෂණ පවත්වන විට, ප්රතිචාර නොදැක්වීම, අසම්පූර්ණ ප්රතිචාර හෝ දත්ත ඇතුළත් කිරීමේ දෝෂ හේතුවෙන් අතුරුදහන් වූ දත්ත හමුවීම සාමාන්‍ය දෙයකි. දත්ත අස්ථානගත වීම පක්ෂග්‍රාහී ප්‍රතිඵලවලට හේතු විය හැකි අතර සංඛ්‍යානමය බලය අඩු විය හැකි අතර, මෙම ගැටලුව ක්‍රමානුකූලව විසඳීමට අත්‍යවශ්‍ය වේ.
නැතිවූ දත්ත වර්ග
නැතිවූ දත්ත වර්ග තුනකට වර්ග කළ හැක: අහඹු ලෙස සම්පූර්ණයෙන්ම අතුරුදහන් (MCAR), අහඹු ලෙස අතුරුදහන් (MAR) සහ අහඹු ලෙස නැතිවීම (MNAR). සුදුසු හැසිරවීමේ ශිල්පීය ක්රම තෝරා ගැනීම සඳහා මෙම වර්ග අවබෝධ කර ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
සමීක්ෂණ සැලසුම් සලකා බැලීම්
නිසි සමීක්ෂණ සැලසුම් කිරීම අතුරුදහන් දත්ත අවම කර ගැනීමට උපකාරී වේ. ප්‍රශ්නවල ප්‍රවේශමෙන් වචන සැකසීම, පැහැදිලි උපදෙස්, සහ සමීක්ෂණ දිග අවම කිරීම වැනි තාක්ෂණික ක්රම මඟින් ප්රතිචාර දක්වන අයගේ තෙහෙට්ටුව හෝ ව්‍යාකූලත්වය හේතුවෙන් දත්ත අතුරුදහන් වීමේ සම්භාවිතාව අඩු කළ හැකිය.
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ ශිල්පීය ක්රම
අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා විවිධ ශිල්පීය ක්රම පවතී, ඇතුළුව:
- ලැයිස්තුගතව මකාදැමීම: නැතිවූ අගයන් සහිත වාර්තා ඉවත දැමීම, නමුත් එය වටිනා තොරතුරු සහ පක්ෂග්‍රාහී ප්‍රතිඵල අහිමි වීමට හේතු විය හැක.
- ආරෝපණය: නිරීක්ෂිත දත්ත මත පදනම්ව ඇස්තමේන්තුගත අගයන් සමඟ අතුරුදහන් වූ අගයන් ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීම. සාමාන්‍ය ක්‍රමවලට මධ්‍යන්‍ය ආරෝපණය, ප්‍රතිගාමී ආරෝපණය සහ බහු ආරෝපණය ඇතුළත් වේ.
- ආදර්ශ-පාදක ක්රම: නිරීක්ෂිත දත්ත රටා මත පදනම්ව නැතිවූ අගයන් තක්සේරු කිරීමට සංඛ්‍යානමය ආකෘති භාවිතා කිරීම.
- සම්භාවිතාව සහ සංඛ්‍යාලේඛන: නැතිවූ දත්ත හැසිරවීමේ ක්රම පිළිබඳ දැනුවත් තීරණ ගැනීම සඳහා සම්භාවිතා බෙදාහැරීම් සහ සංඛ්‍යානමය අනුමානයන් අවබෝධ කර ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
- රේඛීය වීජ ගණිතය: ප්‍රතිගාමී ආරෝපණය සහ බහු ආරෝපණය වැනි ආරෝපණ ක්‍රමවල න්‍යාස මෙහෙයුම් සහ රේඛීය සමීකරණ මූලික වේ.
- Bayesian ක්රම: Bayesian සංඛ්‍යාලේඛන මඟින් පෙර තොරතුරු සහ අවිනිශ්චිතභාවය ආරෝපණ ක්‍රියාවලියට ඇතුළත් කිරීමෙන් නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා ප්‍රබල මෙවලම් සපයයි.
- නැතිවූ දත්තවල ස්වභාවය තේරුම් ගන්න: සුදුසු හැසිරවීමේ ක්රම තෝරා ගැනීම සඳහා අතුරුදහන් වූ දත්තවල රටා සහ යාන්ත්‍රණ හොඳින් විශ්ලේෂණය කරන්න.
- බහු ආරෝපණ භාවිතා කරන්න: බහු ආරෝපණ භාවිතා කිරීමෙන් තනි ආරෝපණ ක්‍රමවලට සාපේක්ෂව වඩාත් නිවැරදි ඇස්තමේන්තු සහ සංඛ්‍යානමය බලය ආරක්ෂා කර ගත හැක.
- වලංගුකරණය සහ සංවේදීතා විශ්ලේෂණය: සංවේදීතා විශ්ලේෂණය හරහා ආරෝපණය කළ දත්ත වලංගු කිරීම සහ සමීක්ෂණ සොයාගැනීම් මත අතුරුදහන් වූ දත්ත උපකල්පනවල බලපෑම තක්සේරු කිරීම.
අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීමේ ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන
නැතිවූ දත්ත ඵලදායී ලෙස හැසිරවීමේදී ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. මෙන්න මෙහෙමයි.
නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා හොඳම භාවිතයන්
සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵලවල විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීම සඳහා, අතුරුදහන් වූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා හොඳම භාවිතයන් අනුගමනය කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ:
නිගමනය
සමීක්ෂණ ක්‍රමවේදයේ නැතිවූ දත්ත හැසිරවීම සඳහා සමීක්ෂණ සැලසුම් හොඳම භාවිතයන් සහ නවීන ගණිතමය හා සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්‍රමවල එකතුවක් අවශ්‍ය වේ. අතුරුදහන් වූ දත්තවල ස්වභාවය අවබෝධ කර ගැනීමෙන් සහ සුදුසු ක්රම භාවිතා කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට සමීක්ෂණ සොයාගැනීම්වල විශ්වසනීයත්වය සහ වලංගුභාවය සහතික කළ හැකි අතර, අවසානයේ දැනුමේ දියුණුවට සහ සමීක්ෂණ දත්ත මත පදනම්ව තීරණ ගැනීමට දායක වේ.