[Article] The prevention and handling of the missing data

• 연구에서 발생하는 결측 데이터는 통계적 주장을 약화시키고, 연구 결과에 편향을 초래할 수 있으며, 이를 다루기 위한 다양한 기법들이 존재한다. 예를 들어, Listwise deletion, Pairwise deletion, Mean substitution, Regression imputation 등이 있다.

• 결측 데이터는 세 가지 유형으로 분류될 수 있는데, 완전히 무작위로 결측(MCAR), 무작위로 결측(MAR), 그리고 무작위가 아닌 결측(MNAR)이 있으며, 각 유형에 따라 적절한 데이터 처리 방법을 선택하는 것이 중요하다.

• 누락된 데이터를 처리하는 다양한 방법들이 있으며, 각 방법은 데이터의 특성과 필요에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 평균 대체는 누락된 데이터를 해당 변수의 평균값으로 대체하는 방법이고, 회귀 대체는 다른 변수를 사용하여 누락된 값을 예측하는 방법이다.

• 최대 우도(Maximum likelihood), 기대값 최대화(Expectation-Maximization), 다중 대체(Multiple imputation)와 같은 고급 통계 기법들은 누락된 데이터를 보다 정교하게 추정하고 대체할 수 있으며, 이러한 방법들은 데이터 간의 관계를 고려하여 누락된 값을 추정한다.