داده های کامل یا کاربرد مناسب داده های ناکافی

داده های کامل یا کاربرد مناسب داده های ناکافی

داده های کامل یا کاربرد مناسب داده های ناکافی : چنانچه برای تحلیل ، از داده های ورودی خام استفاده شود ، این داده ها باید کامل و بدون مقادیر گمشده باشند . برای کار با داده های ناکامل ، چندین راه حل پیش تجربی وجود دارد. حذف لیستی که در آن همه نمره های مربوط به داده های گمشده حذف میشود و حذف زوجی که در آن همبستگی های دو متغیری و فقط برای مواردی که داده های آن کامل و موجود است محاسبه میشود ، از راه حل های متداول برای کار با مقادیر گمشده است.روش دیگر پیشتجربی برای داده های گمشده ، جایگزین ساختن این داده ها با میانگین متغیر مربوط است.

اما باید توجه داشت که هیچ یک از این راه حل های پیش تجربی برای کار با داده های گمشده ، از لحاظ آماری جالب و خوشایند نیست . حذف لیستی به ویژه اگر موارد بسیار دارای داده های گمشده اندکی در متغیر های متعدد باشد(و عدم ذکرمحدود بودن استنباط آماری به افرادی که اطلاعات مربوط به آنها در پایگاه داده ها کامل است)،میتواند به قدن اساسی توان آزمون مجر شود .

حذف زوجی اندک بهتر است، اما منجربه n های متفاوتی برای هر کوواریانس یا همبستگی دو متغیری در پایگاه داده ها میشود. پیامد های به کار گیری N های مختلف برای هر کوواریانس یا همبستگی میتواند آثار عمیقی بر تلاش در جهت برازش مدل بگذارد ، و حتی در برخی موارد به راه حلهای ناممکن منجر شود .

داده های کامل در لیزرل

سرانجام جانشین ساختن داده های گمشده با میانگین ، واریانس متغیر ها را کوچک میکنند ، که امری مطوب نیست . به گفته لیتل و روبین (1987) ، مهم ترین مسئه آن است که همه این روش ها متکی بر این فرض است که داده های گمشده به گونه تصادفی از دست رفته اند ، که اللب درست نیست .

چنانچه موارد گمشده اندک (مثلا 5درصد یا کمتر) باشد ، حذف listwise میتواند پذیرفتنی باشد (راث ؛1994) البته اگر این 5درصد به گونه کاملا تصادفی از دست نرفته باشد ، نتیجه آن میتواند به برآورد های ناهماهنگ و بی ثبات پارامتر ها بینجامد .

در غیر این صورت متخصصان در زمینه داده های گمشده (مثل لیتل و روبین) استفاده از روش برآورد با بیشینه احتمال را برای تحلیل توصیه میکنند(روشی که بهره گیری از همه نمره های موجود را ممکن میسازد ) . نرم افزار lisrel همین روش را درباره داده های گمشده به کار میبرد.

داده های کامل یا استفاده مناسب از داده های ناکافی

هنگام کار با مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) یا هر تحلیل آماری، در دسترس بودن داده‌ها عامل مهمی است که می‌تواند بر کیفیت و اعتبار نتایج شما تأثیر بگذارد. در شرایطی که بین کار با داده های کامل یا استفاده از داده های ناکافی حق انتخاب دارید، ملاحظاتی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:

داده های کامل:
کار با داده های کامل به طور کلی ترجیح داده می شود زیرا نمایش دقیق تری از روابط اساسی بین متغیرها ارائه می دهد. در اینجا مزایای استفاده از داده های کامل وجود دارد:

دقت: داده های کامل به طور دقیق روابط واقعی بین متغیرها را بدون ارائه سوگیری به دلیل مقادیر از دست رفته منعکس می کند.

قابلیت اطمینان: تخمین پارامترها و آمار برازش مدل بر اساس داده های کامل قابل اعتمادتر و پایدارتر هستند.

تفسیر بهتر: داده های کامل به درک واضح تری از روابط موجود در مدل و بینش بهتری نسبت به پدیده زیربنایی اجازه می دهد.

کاربرد گسترده تر: نتایج مبتنی بر داده های کامل بیشتر به جامعه ای که داده ها از آن جمع آوری شده است تعمیم می یابد.

داده های ناکافی:
استفاده از داده های ناکافی می تواند در شرایط خاصی ضروری باشد، اما با مجموعه ای از چالش ها همراه است. اگر به دلیل محدودیت هایی مانند منابع محدود یا فرآیندهای دشوار جمع آوری داده ها باید با داده های ناقص کار کنید، موارد زیر را در نظر بگیرید:

سوگیری و عدم قطعیت: داده های ناکافی می تواند سوگیری و عدم قطعیت را در نتایج شما ایجاد کند. تخمین پارامترها ممکن است ناپایدار باشد و آمار برازش مدل ممکن است به طور دقیق برازش مدل واقعی را منعکس نکند.

محدودیت در تجزیه و تحلیل: ممکن است لازم باشد مدل خود را ساده کنید یا دامنه تحلیل خود را محدود کنید تا کمبود داده را در نظر بگیرید.

تفسیر محتاطانه: تفسیر نتایج بر اساس داده های ناکافی باید محتاطانه باشد. نتایج را به عنوان مقدماتی در نظر بگیرید و به جای نتیجه گیری قوی بر شناسایی روندها تمرکز کنید.

روش‌های اضافی: اگر با داده‌های ناکافی کار می‌کنید، ممکن است از تکنیک‌هایی مانند imputation برای تخمین مقادیر گمشده استفاده کنید. با این حال، روش های انتساب نیز دارای محدودیت ها و مفروضاتی هستند که باید در نظر گرفته شوند.

ملاحظات:

اهداف تحقیق: اهداف تحقیق خود را در نظر بگیرید. اگر هدف شما تجزیه و تحلیل اکتشافی یا مقدماتی است، ممکن است بتوانید از داده های ناکافی بینش به دست آورید. با این حال، اگر هدف تحقیق شما ارائه نتایج قوی است، داده های کامل ترجیح داده می شوند.

معاوضه ها: معاوضه ها را بین بینش های بالقوه به دست آمده از داده های ناکافی و سوگیری یا عدم اطمینان بالقوه معرفی شده سنجید.

شفافیت: صرف نظر از داده هایی که استفاده می کنید، در مورد محدودیت ها و چالش های موجود در تحلیل خود شفاف باشید. حجم نمونه، کیفیت داده ها و هر روشی که برای رسیدگی به داده های ناقص استفاده می شود را به وضوح توضیح دهید.

به طور خلاصه، در حالی که گاهی اوقات کار با داده های ناکافی ممکن است ضروری باشد، مهم است که محدودیت ها و عدم قطعیت های ایجاد شده توسط داده های ناقص را بپذیریم. در صورت امکان، سعی کنید داده های کامل و با کیفیت بالا را جمع آوری کنید تا از نتایج قابل اعتمادتر و معتبرتر در تحلیل مدل سازی معادلات ساختاری خود اطمینان حاصل کنید.

جهت مشاهده مطالب دیگر لیزرل کلیک کنید

داده های کامل در لیزرل

جهت دانلود آموزش های رایگان PLS کلیلک کنید

جهت دانلود آموزش ها و مطالب دیگر AMOS کلیک کنید

Instagram : unitahlil

داده های کامل یا کاربرد مناسب داده های ناکافی