PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | nr 71 | 108--118
Tytuł artykułu

Użyteczność analizy korespondencji w uzupełnianiu brakujących danych w tablicach kontyngencji

Warianty tytułu
The Use of Correspondence Analysis in Missing Data Analysis in Contingency Tables
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Poruszany w prezentowanym opracowaniu problem brakujących danych jest niewątpliwie jednym z najbardziej uciążliwych w przypadku prowadzenia analiz statystycznych. Pojawia się on bardzo często, a jego wystąpienie nie musi być wynikiem błędów popełnianych przez badacza w trakcie gromadzenia danych. Zbiór danych pełnych, dający poczucie komfortu w sytuacjach aplikacji metod, jest zjawiskiem sporadycznym. W przypadku wystąpienia luk w danych stosuje się różne metody ich uzupełniania. Celem artykułu jest zaprezentowanie sposobu uzupełniania brakujących danych opartego na algorytmie EM, a wykorzystywanego w trakcie prowadzenia analizy korespondencji. Autorka ma nadzieję, że wnioski wyciągnięte z zastosowania tego podejścia nie będą zgodne ze stwierdzeniem S. Bartosiewicz, że "uzupełnianie brakujących danych [...] należy do zadań, które tak naprawdę można wykonać tylko za pomocą wróżki". W artykule przez pojęcie "brakujące dane" w tabelach niepełnych są rozumiane wszystkie pola, w których występuje wartość 0, niezależnie od przyczyny: zero strukturalne (wystąpienie liczebności nie jest możliwe ze względu na strukturę badanego zjawiska), zero zaobserwowane (próba nie jest wystarczająco duża), brakujące dane (dane nie zostały zebrane). Wystąpienie zera w komórce tabeli kontyngencji powoduje, że nie można ze względów merytorycznych (a nie numerycznych) przeprowadzić analizy. (fragment tekstu)
EN
This article concerns problems of statistical analysis of missing data. In the literature have been described many ways of metric data imputations. These techniques can be adapted to supplement missing nominal data. The purpose of correspondence analysis is to indicate relations between the categories of two or more discrete or ordinal variables. In this article the E-M algorithm has been used for imputation missing data in contingence tables in the process of correspondence analysis. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
108--118
Opis fizyczny
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu
Bibliografia
  • Andersen E.B., Introduction to the Statistical Analysis of Categorical Data, Springer Verlag, Berlin 1997.
  • Bartosiewicz S., Ekonometria z przymrużeniem oka, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 2005.
  • Greenacre M., Theory and Applications of Correspondence Analysis, Academic Press, London 1984.
  • Nowak E., Problem informacji w modelowaniu ekonometrycznym, PWN, Warszawa 1990.
  • Stanimir A., Analiza korespondencji jako narzędzie do badania zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 2005.
  • Szkoły wyższe i ich finansowanie, GUS, Warszawa 1992-2000.
  • van der Heijden P.G.M., Correspondence Analysis of Longitudinal Categorical Data, DSWO Press, Leiden 1987.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171218947

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.