Hiánytalanítási módszerek
2009. március 01. 00:00
Hiányzó adatokról ritkán esik szó a statisztikai elemzések során. Pedig aki dolgozott valaha klinikai vizsgálatok adataival, az tudja, hogy mindig akadnak hiányok, s ha sok van belőlük, akkor ezek kezelési módja döntően befolyásolhatja a becslések eredményét.
Itt van mindjárt a szlovén függetlenség biostatisztikusok körében klasszikussá vált példája 1990-ből. A népszavazás előtti közvéleménykutatás során (amelynek eredményét hamarosan ellenőrizni lehetett a szavazással – ilyesmi ritkán adatik meg a klinikai vizsgálatoknál) három kérdést tettek fel a résztvevőknek. Egyetért-e azzal, hogy Szlovénia független legyen? Egyetért- e azzal, hogy Szlovénia elszakadjon Jugoszláviától? Elmegy-e az erről tartott népszavazásra? Az első két kérdés, bár nagyon hasonló, mégsem ugyanaz, mert az ország függetlenségét egy konföderáción belül elképzelők igennel válaszolhattak az elsőre, míg nemmel a másodikra. Mindegyik kérdésre három lehetséges válasz volt: az igen, a nem és a nem tudom.
Itt van mindjárt a szlovén függetlenség biostatisztikusok körében klasszikussá vált példája 1990-ből. A népszavazás előtti közvéleménykutatás során (amelynek eredményét hamarosan ellenőrizni lehetett a szavazással – ilyesmi ritkán adatik meg a klinikai vizsgálatoknál) három kérdést tettek fel a résztvevőknek. Egyetért-e azzal, hogy Szlovénia független legyen? Egyetért- e azzal, hogy Szlovénia elszakadjon Jugoszláviától? Elmegy-e az erről tartott népszavazásra? Az első két kérdés, bár nagyon hasonló, mégsem ugyanaz, mert az ország függetlenségét egy konföderáción belül elképzelők igennel válaszolhattak az elsőre, míg nemmel a másodikra. Mindegyik kérdésre három lehetséges válasz volt: az igen, a nem és a nem tudom.
A teljes cikket csak regisztrált felhasználóink olvashatják. Kérjük jelentkezzen be az oldalra vagy regisztráljon!
