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¿Está siempre bien a falta de observaciones?

Tengo un conjunto de datos que se ve en las solicitudes de inmigración y visa aceptaciones (concesión de visados). Las tasas se calculan para "aceptado" y "rechazado" de las solicitudes de visado.

Sin embargo, el conjunto de datos tiene también valores para los casos que fueron cerrados. Normalmente esto es cuando el inmigrante dejado de venir a las citas, migran a otros lugares, o muerto. Debido a que estos números no son utilizados cuando se calculan las tasas, los tipos de interés a menudo se muestran como falta (porque los casos no eran ni aceptada ni rechazada).

Dicho esto, si los únicos casos para ese año fueron "de lo contrario se cerró," va a ser nunca bien colocar estas observaciones? Parte del problema que estoy teniendo es que al azar años en el conjunto de datos se cayó, porque la única decisiones para ese año fueron cerradas.

La otra forma cerrada de los casos son muy arbitrarias, y como he mencionado, es más probable que los casos donde el inmigrante migrado a otra parte, y, probablemente, sólo se utiliza el primer país como un lugar temporal de tránsito. Los datos no dice específicamente por qué los inmigrantes a la izquierda, ¿por qué estaban cerrados, etc. No estoy realmente seguro de cómo tratar con estos valores que faltan. No creo que el estándar de métodos de imputación que trabajo aquí, debido a los cálculos de la tasa (pero puedo estar equivocado).

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RGA Puntos 113

La distinción importante es la que en su caso no la distinción entre MCAR, MAR, y NMAR, pero entre real los valores perdidos y la mecánica de los valores perdidos. Real de los valores perdidos son los valores que existen, pero por alguna razón no estaban registrados. Mecánico falta de valores no existen, pero la estructura rectangular de un conjunto de datos nos obliga a darle un valor, por ejemplo, su estado de embarazo si el conjunto de datos también incluye a los hombres. Las técnicas de imputación están diseñados para real los valores que faltan. Su ejemplo es un caso de la mecánica de los valores perdidos; la decisión no se ha hecho, por lo que su valor no existe. Si una parte considerable de los migrantes a pasar a continuación, que es una característica importante del proceso de migración, y la imputación de los valores oculta esa característica.

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Björn Puntos 457

Es claro que una mezcla de al menos 2 diferentes missingness procesos.

  1. Las personas que mueren de procedimiento de causas no relacionadas/abandonar/etc. debido a otras razones que el probable resultado del procedimiento. Aquí algunos de imputación bajo el MAR tiene sentido (si se puede identificar claramente los casos).
  2. Las personas que renunciar a/retirar/drop-out debido al no cumplimiento de algunas reglas y/o pensar que es probable que tenga éxito o que es demasiado complicado. Aquí depende de si se puede partir de los datos que se han de evaluar sus posibilidades, si se hubiera continuado. Si se puede un MAR asunción está bien, de lo contrario tienen una difícil MNAR situación.

Qué hacer acerca de MNAR es difícil. Suponiendo que tales casos no tuvo el éxito puede ser un poco extremo (o muy adecuado, después de todo lo que no tuvo éxito). O imputar bajo el MAR y la mirada en la fabricación de estos casos menos exitosos hasta llegar a 0% y contemplar ese rango de valores.

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