While most books on missing data focus on applying sophisticated statistical techniques to deal with the problem after it has occurred, this volume provides a methodology for the control and prevention of missing data. In clear, nontechnical language, the authors help the reader understand the different types of missing data and their implications for the reliability, validity, and generalizability of a study's conclusions. They provide practical recommendations for designing studies that decrease the likelihood of missing data, and for addressing this important issue when reporting study results. When statistical remedies are needed - such as deletion procedures, augmentation methods, and single imputation and multiple imputation procedures - the book also explains how to make sound decisions about their use.
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用戶評價
從社會科學研究，尤其是調查數據分析和縱嚮數據分析的角度介紹瞭缺失數據的原因、防範措施和處理方法。介紹瞭基本的刪除法，單插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方顯得過於囉嗦。整本書基本沒有數學和理論，但對於瞭解缺失數據分析的基本思路還是有幫助的。
评分從社會科學研究，尤其是調查數據分析和縱嚮數據分析的角度介紹瞭缺失數據的原因、防範措施和處理方法。介紹瞭基本的刪除法，單插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方顯得過於囉嗦。整本書基本沒有數學和理論，但對於瞭解缺失數據分析的基本思路還是有幫助的。
评分從社會科學研究，尤其是調查數據分析和縱嚮數據分析的角度介紹瞭缺失數據的原因、防範措施和處理方法。介紹瞭基本的刪除法，單插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方顯得過於囉嗦。整本書基本沒有數學和理論，但對於瞭解缺失數據分析的基本思路還是有幫助的。
评分從社會科學研究，尤其是調查數據分析和縱嚮數據分析的角度介紹瞭缺失數據的原因、防範措施和處理方法。介紹瞭基本的刪除法，單插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方顯得過於囉嗦。整本書基本沒有數學和理論，但對於瞭解缺失數據分析的基本思路還是有幫助的。
评分從社會科學研究，尤其是調查數據分析和縱嚮數據分析的角度介紹瞭缺失數據的原因、防範措施和處理方法。介紹瞭基本的刪除法，單插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方顯得過於囉嗦。整本書基本沒有數學和理論，但對於瞭解缺失數據分析的基本思路還是有幫助的。
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