However, the majority of the missin

However, the majority of the missing values appeared systematically
across an entire range of questions. Therefore
we interpreted them as an active and systematic choice
of no opinion (i.e., ‘not relevant/lacking knowledge’) and
not as missing values in the ordinary sense. Consequently,
we did not replace missing values in our analysis. A technical
and compelling argument for not replacing missing
values in cluster analysis, with, for example, the series
mean, is that clusters, from which the proper mean calculation
should be executed, are, a priori, unknown (Everitt,
1993). Replacing missing values in the data set at the outset
would have had a distorting effect (either normalizing
or randomizing, depending on the method) on the formation
of ‘true’ clusters. On these grounds, we found it
sounder to use the smaller but complete data set (N = 71)
that resulted from the list-wise deletion of both missing
values and the response category ‘not relevant/lacking
knowledge’.18 Relating the 71 observations to the other
163 observations shows that there are generally only limited
and insignificant differences between them regarding
factors such as municipality size, financial strength, and
the amount of outsourcing (see Table A1). However, size
is an exception when the two large cities of Stockholm
and Gothenburg are included amongst the 71 municipalities;
when comparing medians in size amongst the groups,
no difference appears. Furthermore, relating only the 71
observations to the total population yields a response rate
of 24 per cent that is comparable with other cluster studies
(e.g., Henri, 2008) and research on IORs (e.g., Poppo
et al., 2008). Although missing-value analysis indicates that
the sample is missing completely at random (MCAR) the
potential presence of unobserved variables causing NMAR
(not missing at random) and other selection bias problems
discussed above causes us to treat the study (N = 71
sample) as exploratory and to see the results as indicative
relating to the general Swedish municipal population
(inference).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่ของค่าหายไปปรากฏเป็นระบบในช่วงของคำถามทั้งหมด ดังนั้นเราตีความให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานอยู่ และระบบความคิดเห็นไม่เช่น, 'ไม่เกี่ยวข้อง/ขาดความรู้') และไม่เป็นไปตามค่าที่ขาดหายไปในความรู้สึกสามัญ ดังนั้นนอกจากนี้เราไม่ได้เปลี่ยนค่าหายไปในการวิเคราะห์ของเรา ทางเทคนิคและอาร์กิวเมนต์สำหรับการแทนที่หายไปไม่ค่าในการวิเคราะห์คลัสเตอร์ กับ เช่น ชุดหมายถึง เป็นที่คลัสเตอร์ ซึ่งสมหมายถึง การคำนวณควรดำเนินการ เป็น แรกสุด ไม่รู้จัก (Everitt1993) . แทนค่าหายไปในชุดข้อมูลแรกจะมีเอฟเฟกต์ distorting (การ normalizingหรือ randomizing ขึ้นอยู่กับวิธีการ) ในการก่อตัวของคลัสเตอร์ที่ 'แท้จริง' ในบริเวณนี้ เราพบว่ามันsounder ใช้ชุดข้อมูลสมบูรณ์ แต่มีขนาดเล็ก (N = 71)ที่เกิดจากการลบ list-wise ของทั้งสองขาดหายไปค่าและตอบสนองประเภท ' ไม่เกี่ยวข้อง/ขาดความรู้ ' 18 สังเกต 71 ไปอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องสังเกต 163 แสดงโดยทั่วไปเท่านั้นจำกัดและแตกต่างที่สำคัญระหว่างกันเกี่ยวกับปัจจัยเช่นเทศบาลขนาด ความแข็งแกร่งทางการเงิน และจำนวนของผู้รับเหมาช่วง (ดูตาราง A1) อย่างไรก็ตาม ขนาดมีข้อยกเว้นเมื่อสองเมืองใหญ่ของสตอกโฮล์มและโกเธนเบิร์กมีอยู่ท่ามกลางเทศบาล 71เมื่อเปรียบเทียบ medians ขนาดในหมู่กลุ่มไม่แตกต่างกันปรากฏขึ้น นอกจากนี้ เกี่ยวข้องเพียง 71สังเกตการจำนวนประชากรทำให้อัตราการตอบสนองของ 24 เปอร์เซ็นต์ที่เทียบได้กับการศึกษาอื่น ๆ คลัสเตอร์(เช่น Henri, 2008) และการวิจัยเกี่ยวกับ IORs (เช่น ฟุนป็อปet al. 2008) แม้ว่าการวิเคราะห์ค่าหายไปแสดงว่าตัวอย่างหายสมบูรณ์ที่สุ่ม (MCAR)มีการ unobserved ตัวแปรสาเหตุ NMAR(ไม่มีสุ่ม) และปัญหาอื่น ๆ bias เลือกกล่าวข้างต้นสาเหตุเราจะถือว่าการศึกษา (N = 71ตัวอย่าง) เป็นนิจ และ จะเห็นผลเป็นเอกลักษณ์เกี่ยวข้องกับประชากรทั่วไปของเทศบาลที่สวีเดน(อ้างอิง)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างไรก็ตามส่วนใหญ่ของค่าที่ขาดหายไปปรากฏเป็นระบบ
ทั่วทั้งช่วงของคำถาม ดังนั้น
เราตีความพวกเขาเป็นตัวเลือกที่ใช้งานและเป็นระบบ
ของการไม่มีความเห็น (เช่น 'ไม่เกี่ยวข้อง / ขาดความรู้) และ
ค่าไม่เป็นที่ขาดหายไปในความรู้สึกธรรมดา ดังนั้น
เราไม่ได้เปลี่ยนค่าที่ขาดหายไปในการวิเคราะห์ของเรา เทคนิค
การโต้แย้งและน่าสนใจไม่เปลี่ยนหายไป
ค่าในการวิเคราะห์กลุ่มด้วยเช่นชุด
หมายถึงคือการที่กลุ่มซึ่งมาจากการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เหมาะสม
ควรจะดำเนินการเป็นเบื้องต้นที่ไม่รู้จัก (Everitt,
1993) การเปลี่ยนค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลที่เริ่ม
จะมีผลบิดเบือน (ทั้ง normalizing
หรือสุ่มขึ้นอยู่กับวิธีการ) ในการก่อตัว
ของกลุ่ม 'ความจริง' ในพื้นที่เหล่านี้เราพบว่ามัน
SOUNDER ใช้ที่มีขนาดเล็ก แต่สมบูรณ์ชุดข้อมูล (N = 71)
ที่เกิดจากการลบรายการที่ชาญฉลาดของทั้งสองหายไป
ค่านิยมและการตอบสนองในประเภท 'ไม่เกี่ยวข้อง / ขาด
knowledge'.18 ที่เกี่ยวข้อง 71 ข้อสังเกต ไปที่อื่น ๆ
163 ข้อสังเกตแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปมีเพียง จำกัด
ที่แตกต่างกันและไม่มีนัยสำคัญระหว่างพวกเขาเกี่ยวกับ
ปัจจัยต่างๆเช่นขนาดเทศบาลความแข็งแกร่งทางการเงินและ
จำนวนของการจ้าง (ดูตาราง A1) อย่างไรก็ตามขนาด
เป็นข้อยกเว้นเมื่อทั้งสองเมืองใหญ่ของกรุงสตอกโฮล์ม
และโกเธนเบิร์กจะรวมอยู่ในหมู่ 71 เทศบาล
เมื่อเปรียบเทียบมีเดียในขนาดระหว่างกลุ่มที่
ไม่แตกต่างกันจะปรากฏขึ้น นอกจากนี้ที่เกี่ยวข้องเพียง 71
ข้อสังเกตประชากรทั้งหมดถัวเฉลี่ยอัตราการตอบสนอง
ของร้อยละ 24 ที่เทียบได้กับการศึกษาอื่น ๆ คลัสเตอร์
(เช่นอองรี, 2008) และงานวิจัยเกี่ยวกับ IORs (เช่น Poppo
et al., 2008) แม้ว่าการวิเคราะห์ที่ขาดหายไปมูลค่าบ่งชี้ว่า
กลุ่มตัวอย่างจะหายไปอย่างสมบูรณ์แบบสุ่ม (MCAR) สำหรับ
การปรากฏตัวที่อาจเกิดขึ้นของตัวแปรสังเกตที่ก่อให้เกิด NMAR
(ไม่ได้หายไปโดยการสุ่ม) และปัญหาการเลือกอคติอื่น ๆ
ที่กล่าวข้างต้นทำให้เราในการรักษาการศึกษา (N = 71
ตัวอย่าง) เป็นสำรวจและเห็นผลเป็นตัวบ่งชี้
ที่เกี่ยวข้องกับประชากรทั่วไปในเขตเทศบาลเมืองสวีเดน
(อนุมาน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตามส่วนใหญ่ของค่าสูญหายปรากฏอย่างเป็นระบบผ่านช่วงทั้งหมดของคำถาม ดังนั้นเราว่าเป็นทางเลือกที่ใช้งานและระบบไม่มีความคิดเห็น ( คือไม่ที่เกี่ยวข้อง / ขาดความรู้ ' ) และไม่พลาดค่าในความรู้สึกธรรมดา จากนั้นเราไม่ได้แทนที่ค่าสูญหายในการวิเคราะห์ของเรา เป็นเทคนิคอาร์กิวเมนต์ที่น่าสนใจและไม่แทนที่หายไปค่าในการวิเคราะห์ กลุ่ม ด้วย ตัวอย่างเช่น ชุดหมายถึง คือ กลุ่ม ซึ่งการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เหมาะสมควรจะดำเนินการเป็น a priori , everitt ที่ไม่รู้จัก ,1993 ) การเปลี่ยนค่าในชุดข้อมูลที่ขาดหายไปที่เริ่มแรกจะต้องมีการบิดเบือนผลปกติ ( ทั้งหรือข้อมูลขึ้นอยู่กับวิธี ) ในการสร้าง' ทรู ' กลุ่ม ในพื้นที่เหล่านี้ เราพบมันเสียงที่ใช้มีขนาดเล็กลง แต่ให้ชุดข้อมูล ( n = 15 )ที่เกิดจากรายการฉลาดลบทั้งหายค่านิยมและประเภท การตอบสนองของไม่ที่เกี่ยวข้อง / ขาดความรู้เกี่ยวกับ ' 18 71 สังเกตกับอื่น ๆจากการสังเกตพบว่าโดยทั่วไปมีเพียงจำกัดความหมายและความแตกต่างระหว่างพวกเขาเกี่ยวกับปัจจัยเช่นขนาดเทศบาลและความแข็งแกร่งทางการเงินจำนวนการดูตาราง A1 ) อย่างไรก็ตาม ขนาดเป็นข้อยกเว้นเมื่อสองเมืองใหญ่ของสตอกโฮล์มโกเธนเบิร์กและอยู่ในหมู่ 71 เทศบาล ;เมื่อเปรียบเทียบขนาดมีเดียในหมู่กลุ่มไม่มีความแตกต่างที่ปรากฏ นอกจากนี้ มีเพียง 71สังเกตในประชากรทั้งหมด ผลผลิต อัตราการตอบสนอง24 เปอร์เซ็นต์ที่เทียบเคียงกับการศึกษากลุ่มอื่น ๆ( เช่น อองรี , 2008 ) และการวิจัยใน iors ( เช่น ป๊อบโปet al . , 2008 ) แต่ขาดการวิเคราะห์ค่าบ่งชี้ว่าตัวอย่างหายไปอย่างสมบูรณ์แบบสุ่ม ( mcar )การแสดงศักยภาพของตัวแปรที่ก่อให้เกิด nmar unobserved( ไม่ได้หายไปสุ่ม ) และปัญหาการเลือกอื่น ๆ .ที่กล่าวข้างต้นทำให้เราปฏิบัติต่อการศึกษา ( n = 71ตัวอย่างที่สำรวจ และเห็นผลเป็นจํานวนที่เกี่ยวข้องกับสวีเดนเทศบาลประชากรทั่วไป( สรุป )