欠損値・欠測値– category –
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欠測値の対処法:研究と分析を成功させるためのロードマップ
研究やデータ分析において、欠測値 (Missing Values) は避けて通れない問題である。データの一部が欠けていると、分析結果の信頼性が損なわれたり、偏った結論が導き出されたりする可能性がある。しかし、適切な対処法を知っていれば、この課題を克服し、... -
Full Information Maximum Likelihood (FIML) による欠損データ処理:概要とRでの実践
データ分析を行う際、欠損データは避けて通れない課題の一つである。単純な欠損処理方法では情報が失われたり、結果に偏りが生じたりする可能性がある。そこで注目されるのが、Full Information Maximum Likelihood(FIML)である。FIMLは、欠損データを統... -
欠測率の計算方法と論文への記載方法:研究の信頼性を高めるために
研究データには、しばしば「欠測値(Missing Values)」という問題がつきまとう。この欠測値を適切に処理することは、研究結果の信頼性や妥当性を確保するために不可欠である。本記事では、欠測率の基本的な計算方法から、統計解析ソフトウェアRを用いた具...
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