এলোমেলোভাবে (এমএআর) এ নিখোঁজ হয়ে যাওয়া সম্পূর্ণরূপে এলোমেলো (এমসিএআর) থেকে নিখোঁজ

Question

আমি এই দু'জনকে একাধিকবার ব্যাখ্যা করেছি। তারা আমার মস্তিষ্ক রান্না করা অবিরত। র্যান্ডম এ অনুপস্থিত হওয়া অনুধাবন করা বোঝায় এবং র্যান্ডম এ সম্পূর্ণরূপে অনুপস্থিত হওয়া বোঝায় ... এটি মিস করা এ র্যান্ডম যা ততটা নয়।

এমআরএআর নয় তবে এমসিএআর হতে পারে এমন ডেটা কীসের জন্ম দেয়?

Comments

আপনার প্রশ্নের উত্তর কি এই অন্য প্রশ্নের দ্বারা দেওয়া হয়েছে, "র্যান্ডম মিস করা" নামটির কোনও কারণ আছে? , এবং তাদের তালিকাভুক্ত সংস্থানগুলি?

— অ্যান্ডি ডব্লিউ

@ অ্যানডাব্লু নামটি ত্রুটিযুক্ত কেন এবং একটি সাবস্ক্রিপশন দেয়ালের পিছনে লুকিয়ে থাকা একটি নিবন্ধ সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় আলোচনা।

— ফোমাইট

Answer 1

এলোমেলোভাবে (এমএআর) অনুপস্থিত হওয়ার অর্থ হ'ল অনুপস্থিতিকে ভেরিয়েবলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে যার উপর আপনার সম্পূর্ণ তথ্য রয়েছে full এটি একটি পরীক্ষণযোগ্য অনুমান নয়, তবে এমন কিছু ঘটনা রয়েছে যেখানে এটি যুক্তিসঙ্গত বনাম নয়।

উদাহরণস্বরূপ, রাজনৈতিক মতামত পোল গ্রহণ করুন। অনেকে উত্তর দিতে অস্বীকার করেন। যদি আপনি ধরে নেন যে লোকেরা উত্তরগুলি অস্বীকার করার কারণগুলি সম্পূর্ণরূপে ডেমোগ্রাফিক্সের উপর ভিত্তি করে এবং আপনার যদি প্রতিটি ব্যক্তির উপর সেই ডেমোগ্রাফিক থাকে তবে ডেটা এমএআর হয়। এটি জানা যায় যে লোকেরা উত্তর দিতে অস্বীকার করার কয়েকটি কারণ ডেমোগ্রাফিকগুলির উপর ভিত্তি করে হতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, স্বল্প এবং উচ্চ আয়ের উভয় ক্ষেত্রেই মধ্যবিত্তদের তুলনায় উত্তর কম পাওয়া যায়) তবে এটি জানার কোনও উপায় নেই যে তা যদি না হয় তবে সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা।

সুতরাং, প্রশ্নটি হয়ে যায় "এটি কি যথেষ্ট পূর্ণ?" প্রায়শই, একাধিক নিন্দা চেয়ে ভাল কাজ দীর্ঘ ডেটা নেই যতটা অন্যান্য পদ্ধতি মত পদ্ধতি খুব এলোমেলোভাবে না অনুপস্থিত।

Comments

পরিসংখ্যানগত সফটওয়্যার (অনলাইন) জার্নাল একাধিক নিন্দা সম্পর্কে একটি সাম্প্রতিক বিষয় ছিল, এবং আমি আর জন্য বড় তিন একাধিক নিন্দা প্যাকেজ দিকে তাকিয়ে হয়েছেন: Amelia, mi, এবং mice। মিল এবং পার্থক্য আকর্ষণীয়। ( Amelia'র over imputeবেশ আকর্ষণীয়।)

— ওয়েন

এখানে জেএসএস ইস্যুটির লিঙ্কটি রয়েছে: jstatsoft.org/v45

— gung - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন

Answer 2

এটি সঠিক কিনা তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই, তবে আমি যেভাবে এটি বোঝার চেষ্টা করেছি তা হ'ল এমন সম্ভাবনার একটি 2x2 ম্যাট্রিক্স রয়েছে যা একেবারে প্রতিসম নয়। কিছুটা এইরকম:

Pattern  /   Data Explains Pattern

            Yes         No

Yes         MAR        MNAR

No          --         MCAR

এটি হ'ল, যদি কোনও ভেরিয়েবলের নিখোঁজ হওয়ার জন্য একটি প্যাটার্ন থাকে এবং আমাদের যে ডেটা থাকে তা আমাদের কাছে MNAR ব্যাখ্যা করতে পারে না, তবে আমাদের কাছে থাকা ডেটা (যেমন আমাদের ডেটা সেটে অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলি) এটি ব্যাখ্যা করতে পারে আমাদের কাছে এমআর রয়েছে। যদি নিখোঁজ হওয়ার কোনও প্যাটার্ন না থাকে তবে এটি এমসিএআর।

আমি এখানে যেতে পারে। এছাড়াও, এই পাতাগুলি "প্যাটার্ন" এর সংজ্ঞা এবং "ডেটা ব্যাখ্যা করে" খোলে। আমি আপনার ডেটা সেটের অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলি ব্যাখ্যা করার অর্থ হিসাবে "ডেটা ব্যাখ্যা করে" মনে করি, তবে আমি বিশ্বাস করি যে আপনার পদ্ধতিটিও এটি ব্যাখ্যা করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ অন্য থ্রেডের একটি ভাল উদাহরণ যদি আপনার কাছে তিনটি পরিমাপের ভেরিয়েবল থাকে যা একই জিনিসটি পরিমাপ করে এবং আপনার প্রক্রিয়াটি হ'ল যদি প্রথম দুটি পরিমাপ খুব বেশি একমত হয় না তবে আপনি তৃতীয় পরিমাপ করেন)।

অন্তর্দৃষ্টি, সিভির জন্য এটি কি যথেষ্ট সঠিক?

Answer 3

আমিও এই পার্থক্যটি উপলব্ধি করার জন্য লড়াই করে যাচ্ছিলাম, সুতরাং কিছু উদাহরণ সাহায্য করতে পারে।

এমসিএআর : এলোমেলোভাবে পুরোপুরি অনুপস্থিত , এটি দুর্দান্ত। এর অর্থ হ'ল অ-প্রতিক্রিয়া সম্পূর্ণ এলোমেলো। সুতরাং আপনার সমীক্ষা পক্ষপাতদুষ্ট নয়।

মার : এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত , আরও খারাপ পরিস্থিতি। কল্পনা করুন যে আপনি আইকিউ চাইছেন এবং পুরুষদের তুলনায় আপনার কাছে অনেক বেশি মহিলা অংশগ্রহণকারী রয়েছে। আপনার পক্ষে ভাগ্যবান, আইকিউ লিঙ্গ সম্পর্কিত নয়, সুতরাং পক্ষপাত হ্রাস করতে আপনি লিঙ্গের জন্য নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন (ভার প্রয়োগ করতে পারেন)।

এমনার : এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত , খারাপ। আয়ের স্তরের জন্য জরিপ থাকার কথা বিবেচনা করুন। এবং আবারও আপনার কাছে পুরুষদের অংশগ্রহণকারীদের চেয়ে বেশি মহিলা রয়েছে। এই ক্ষেত্রে, এটি একটি সমস্যা, কারণ আয়ের স্তরটি লিঙ্গের সাথে সম্পর্কিত। সুতরাং আপনার ফলাফল পক্ষপাতমূলক হবে। সহজেই মুক্তি পাওয়া যায় না।

আপনি দেখুন, এটি লক্ষ্য পরিবর্তনশীল (ওয়াই, যেমন আয়), সহায়ক ভেরিয়েবল (এক্স, যেমন বয়স) এবং প্রতিক্রিয়া আচরণের (আর, প্রতিক্রিয়া গোষ্ঠী) মধ্যে একটি "ত্রিভুজ" সম্পর্ক। এক্সটি কেবলমাত্র আর এর সাথে সম্পর্কিত হলে শুভ-ইশ (এমএআর)। এক্স এবং আর এবং এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে যদি সম্পর্ক থাকে তবে এর খারাপ (এমএনএআর)।