卒論の統計処理：欠損値の扱いとは？
- 卒論の統計処理において、どのデータを扱い、どのデータを扱わないかについて検討する必要があります。
- 例えば、100人のデータを取得し、その中で欠損値が存在する場合、欠損値の扱い方を決めることが重要です。
- データの欠損値によって、分析結果や考察が変わる可能性があるため、適切な処理方法を選ぶ必要があります。
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卒論 統計処理 欠損値の扱い
どのデータを扱って、どのデータを扱わないこととするかの区別について。 例えば100人のデータをとったとします。 それで、男女何人いるか人数を調べました。 で、年齢も調べようすると、 一人年齢を書いてない人がいました。 だから99人分の年齢の平均値であるとか、最小値を分析します。 そこで、質問ですが、例にもあげましたように年齢以外にも、 質問によってそれぞれ、一個、二個、三個というように、 ぬけているデータが存在するわけですが、 例えば、年齢は99人のデータを扱い、体重は98人のデータを扱い、身長は97人のデータを扱うということは 可能なのでしょうか？ やはり、この中で一番データの欠損値があったのは、身長の97人であるから、 年齢や体重も統一して97人分のデータしか扱えないのでしょうか。 もし、全てのデータにおける人数を統一しようとするとせっかく他の質問には答えてもらっているのに、 その質問ひとつにちゃんと答えなかった人のでーたを丸ごとなかったことにしないといけないのですが。。。 やはり、人数は統一しないといけないのでしょうか。。。。。。 キーワード 心理学 統計学 数学 卒業論文 分析
- pahonen
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質問者が選んだベストアンサー
> 日本語でおすすめの本があれば 少し調べたらこれが出て来ました。私は読んでません。 岩崎学 不完全データの統計解析 エコノミスト社 2010
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- ur2c
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欠損値の扱いはいろいろ考えられていて、今では統計的にかなりうまく処理できます。やりかたは、たとえば参考 URL の本に書いてあります。日本語の本もあるはずです。missing data, data augmentation algorithms, imputation とかで検索してみてください。
お礼
ありがとうございます。 できれば日本語でおすすめの本があれば紹介していただきたいのですが。。。
人数を統一する必要はないと考えます。
お礼
ありがとうございます。 しかし、何を根拠にそのようにおっしゃるのか知りたいです。。。
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