Proučitev obravnave manjkajočih vrednosti na primeru raziskave EHISBERLIC, NIKA (Avtor) Žiberna, Aleš (Mentor) diagnoza manjkajočih vrednostimetode imputacijanaliza občutljivostianaliza pristranskostivalidacijaProblem manjkajočih podatkov je v statističnih raziskavah zelo pogost. Obravnave manjkajočih vrednosti se moramo lotiti celostno - po korakih, v nikakršnem primeru pa manjkajočih vrednosti ne smemo ignorirati. Na primeru anketne raziskave EHIS iz leta 2014, ki jo izvaja NIJZ, smo s pomočjo simulacije (izvedene na 1000 ponovitvah) želeli primerjati več različnih metod obravnav manjkajočih vrednosti v okviru različnih mehanizmov ter podati priporočila za njihovo ustrezno obravnavo. Najbolj problematični spremenljivki z vidika obsega manjkajočih vrednosti v raziskavi EHIS (2014) sta numerična in ordinalna spremenljivka dohodek (DOH in DohRaz). Diagnoza manjkajočih vrednosti, ki je bila opravljena s pomočjo logistične regresije, je nakazala na prisotnost vsaj mehanizma MAR. Rezultati simulacij so pokazali, da odstotek manjkajočih vrednosti in mehanizem pomembno vplivata na pristranskost ocen. Izkazalo se je, da sta metodi, ki izločata enote, nepristranski, če vrednosti manjkajo v okviru mehanizma MCAR, vendar neučinkoviti, če je odstotek manjkajočih vrednosti velik. Če mehanizem MCAR ne velja, so se kot najbolj priporočljive metode izkazale multiple imputacije. Za analizo na dejanskih podatkih je bila (na podlagi diagnoze manjkajočih vrednosti in ciljev analize) izbrana metoda multiplih imputacij (MI), ki temelji na pristopu MVNI. Zanimivo pa primerjava rezultatov izbrane metode multiplih imputacij z rezultati analize na razpoložljivih podatkih ni pokazala drastičnih razlik med metodama. Ti rezultati in rezultati analize občutljivosti nakazujejo na močen razlog, ki bi bil lahko v šibkosti mehanizma MAR na spremenljivki dohodek (DOH in DohRaz).20192019-11-28 08:07:24Magistrsko delo/naloga113003sl