好消息是，面对不完整的数据，我们并非束手无策。从简单的修复方法到基于统计和机器学习的复杂方法，一系列丰富且不断发展的技术工具，都可 冰岛 WhatsApp 号码 以用来解决这个问题。选择正确的工具取决于对缺失数据的性质、分析的目标和可用资源的仔细考虑。
第一道防线：简单删除及其陷阱
处理缺失数据最直接的方法就是直接删除。有两种方法可以实现：
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按列表删除（或案例删除）：在此方法中，任何感兴趣的变量中缺少值的记录（或行）都将从分析中完全丢弃。 这是许多统计软件包的默认行为。 虽然实现起来很简单，但列表删除可能会有严重的缺点。如果缺失数据比例较高，这种方法可能会导致样本量大幅减少，从而导致统计功效下降。更重要的是，如果数据不是完全 免费数字营销指的是利用互联网随机缺失 (MCAR)，列表删除会给结果带来偏差。
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成对删除：在这种方法中，仅当记录缺少特定计算中使用的某个特定变量的值时，才会将其排除在分析之外。例如，在计算两个变量之间的相关性时，只排除其中一个变量缺失数据的记录。这种方法比列表删除法保留了更多的数据，但也可能导致一系列问题。分析针对不同的数据子集进行，这可能导致不一致，并使不同分析之间的结果比较变得困难。
虽然删除方法易于实现，但它们通常不是最佳选择。它们通常应保留用于缺失数据量非常小且有强有力的证据表明是MCAR的情况。
归责的艺术与科学：填补空白
处理缺失数据的一种更复杂且普遍优选的方 手机号码 法是插补，即用合理的估计值替换缺失值的过程。插补的目标不是重新创建缺失数据点的确切真实值，而是创建一个完整的数据集，可以使用标准技术进行分析而不会引入显着的偏差。
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