While most books on missing data focus on applying sophisticated statistical techniques to deal with the problem after it has occurred, this volume provides a methodology for the control and prevention of missing data. In clear, nontechnical language, the authors help the reader understand the different types of missing data and their implications for the reliability, validity, and generalizability of a study's conclusions. They provide practical recommendations for designing studies that decrease the likelihood of missing data, and for addressing this important issue when reporting study results. When statistical remedies are needed - such as deletion procedures, augmentation methods, and single imputation and multiple imputation procedures - the book also explains how to make sound decisions about their use.
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用户评价
从社会科学研究，尤其是调查数据分析和纵向数据分析的角度介绍了缺失数据的原因、防范措施和处理方法。介绍了基本的删除法，单插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方显得过于啰嗦。整本书基本没有数学和理论，但对于了解缺失数据分析的基本思路还是有帮助的。
评分从社会科学研究，尤其是调查数据分析和纵向数据分析的角度介绍了缺失数据的原因、防范措施和处理方法。介绍了基本的删除法，单插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方显得过于啰嗦。整本书基本没有数学和理论，但对于了解缺失数据分析的基本思路还是有帮助的。
评分从社会科学研究，尤其是调查数据分析和纵向数据分析的角度介绍了缺失数据的原因、防范措施和处理方法。介绍了基本的删除法，单插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方显得过于啰嗦。整本书基本没有数学和理论，但对于了解缺失数据分析的基本思路还是有帮助的。
评分从社会科学研究，尤其是调查数据分析和纵向数据分析的角度介绍了缺失数据的原因、防范措施和处理方法。介绍了基本的删除法，单插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方显得过于啰嗦。整本书基本没有数学和理论，但对于了解缺失数据分析的基本思路还是有帮助的。
评分从社会科学研究，尤其是调查数据分析和纵向数据分析的角度介绍了缺失数据的原因、防范措施和处理方法。介绍了基本的删除法，单插值法和多重插值的方法，但是例子不多，有些地方显得过于啰嗦。整本书基本没有数学和理论，但对于了解缺失数据分析的基本思路还是有帮助的。
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