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【24h】

欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法

机译：缺少数据处理：R中的单个和多个插补方法

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摘要

現在のわが国の社会環境では、調査未回答や臨床試験被験者の脱落といったデータ欠測に対して、正しい処理技術特に代入技術を統計学者のみならず統計実務家が熟知する必要が増している。社会的責任のあるプロジェクトでは、推論精度向上のための欠測処理技法を事前に明確化しないと、存在しないデータのねつ造との誤解を招く危惧も高い。米国科学アカデミーでは、Littleを委員長とする臨床試験の欠測処理パネルを設置し公式報告をまとめ(Little et al.,2010)、食品医薬品局(FDA)も政策部局としての欠測値処理への対応を明確にしている。一方で、欠測値を含むデータ解析を厳密に行おうとすれば、統計数理に対する専門性が要求され、日常的に欠測値を含むデータ解析を担う統計実務家にとって、正当な欠測データ処理を行うのは難しい。実際、学部レベルの統計教育では、欠測値のあるデータをどのように分析するかは語られない。そのため、欠測項目があるデータは解析除外する、あるいは何らかの補定ないしは代入（Imputation)を行って欠測値を形式的に無くした見かけ上の完全データに基づいて分析を行うことが多い。
机译：在日本当前的社会环境中，对于统计人员和统计从业人员，越来越有必要熟悉正确的处理技术，尤其是替代技术，以应对诸如未答复的调查和缺少的临床试验受试者之类的数据丢失。在一个对社会负责的项目中，除非事先弄清楚了用于提高推理准确性的缺失处理技术，否则很可能会误解缺失的数据。美国科学院已成立由Little主持的临床试验缺失报告小组，并编写了一份正式报告（Little等，2010），美国食品药品管理局（FDA）也将作为政策部门处理缺失值问题。明确了通信。另一方面，如果需要对包括缺失数据的数据进行严格的分析，则需要对统计数学进行专门化，对于负责每天包括缺失数据的数据分析的统计从业人员，需要对缺失数据进行适当的数据处理。很难做到。实际上，本科生的统计教育并没有告诉我们如何分析缺失的数据。因此，缺少项目的数据通常会从分析中排除，或者基于明显的完整数据执行分析，在这些数据中，通过执行某种校正或替换（输入）来正式消除缺失值。

著录项

  • 来源
    《统計》 |2019年第4期|68-69|共2页
  • 作者

    高橋　将宜; 渡辺　美智子;

  • 作者单位

    システム研究機構統計数理研究所;

    システム研究機構統計数理研究所;

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