- Bolehkah anda menjalankan regresi dengan data yang hilang?
- Bagaimana anda menangani data yang hilang dalam regresi?
- Berapa banyak data yang hilang dapat diterima untuk regresi?
Bolehkah anda menjalankan regresi dengan data yang hilang?
Dengan analisis regresi, lalai dalam semua program adalah untuk menghapuskan sebarang kes dengan data yang hilang pada mana -mana pembolehubah (i.e., Listwise penghapusan). Oleh kerana jumlah data yang hilang meningkat, terdapat pengurangan saiz sampel yang besar dan kehilangan kuasa yang terhasil.
Bagaimana anda menangani data yang hilang dalam regresi?
Semasa berurusan dengan data yang hilang, saintis data boleh menggunakan dua kaedah utama untuk menyelesaikan ralat: imputasi atau penyingkiran data. Kaedah imputasi membangunkan tekaan yang munasabah untuk data yang hilang. Ia paling berguna apabila peratusan data yang hilang rendah.
Berapa banyak data yang hilang dapat diterima untuk regresi?
Artikel panduan statistik telah menyatakan bahawa kecenderungan mungkin dalam analisis dengan lebih daripada 10% kehilangan dan jika lebih daripada 40% data hilang dalam pembolehubah penting maka hasilnya hanya harus dianggap sebagai hipotesis menghasilkan [18], [19].