Methods to handle missing values ar

Methods to handle missing values are:
• Listwise deletion excludes a case from the analysis, if one or more variables are missing.
If many variables are used to cluster cases, the number of cases may be reduced
dramatically.
• Pairwise deletion uses all available information. A case is only eliminated, if the number
of missing values exceeds a certain threshold.
• Estimating missing values with imputation techniques (see Rubin 1987, Little and Rubin
1987, Gordon 1999: 26-28).
Table 3-2 shows an example. Case g has a missing value in X4, case g* in X3. Both cases
would be eliminated by listwise deletion of cases. In contrast to this, pairwise deletion of
values would use the Variables X1, X2 and X5 and compute a mean or re-scaled similarity or
dissimilarity measure using the following formula:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการจัดการกับค่าที่หายไปคือ:•การลบ listwise ไม่รวมกรณีวิเคราะห์ ถ้าตัวแปรหนึ่ง หรือหลายขาดหายไปจำนวนกรณีหลายตัวแปรที่อยู่ในคลัสเตอร์กรณี อาจจะลดลงอย่างมาก•แพร์ไวส์ลบใช้ข้อมูลที่มีอยู่ กรณีเฉพาะตัด ถ้าหมายเลขค่าที่ขาดหายไปเกินเพดาน•ประเมินหายไปค่า ด้วยเทคนิค imputation (ดู Rubin 1987 น้อย และรูบิน1987, 1999 กอร์ดอน: 26-28)ตาราง 3-2 แสดงตัวอย่าง ก.กรณีมีค่าสูญหายใน X4 กรณี g * ใน X3 ทั้งสองกรณีจะถูกกำจัด โดยลบ listwise ของกรณี ตรงกันข้ามกับการลบนี้ แพร์ไวส์ค่าจะใช้ตัวแปร X1, X2 และ X5 และคำนวณค่าเฉลี่ยหรืออัตราใหม่ความคล้ายคลึง หรือวัดความแตกต่างกันโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการที่จะจัดการกับค่าที่ขาดหายไปคือ:
• Listwise ลบไม่รวมกรณีจากการวิเคราะห์ถ้าหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปรที่จะหายไป.
ถ้าตัวแปรจำนวนมากถูกนำมาใช้กับกรณีคลัสเตอร์จำนวนผู้ป่วยอาจจะลดลง
อย่างมาก.
•ลบ Pairwise ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด . กรณีที่จะถูกกำจัดออกเท่านั้นถ้าจำนวน
ของค่าที่ขาดหายไปเกินกว่าเกณฑ์ที่กำหนด.
•การประมาณค่าด้วยเทคนิคการใส่ร้ายหายไป (ดู Rubin 1987 น้อยและรูบิน
ปี 1987 กอร์ดอน 1999: 26-28).
ตาราง 3-2 แสดงตัวอย่าง กรณี G มีค่าที่ขาดหายไปใน X4 กรณี G * ใน X3 ทั้งสองกรณี
จะถูกกำจัดโดยการลบ listwise ของกรณี ในทางตรงกันข้ามนี้ลบคู่ของ
ค่าจะใช้ตัวแปร X1, X2 และ X5 และคำนวณค่าเฉลี่ยใหม่หรือปรับขนาดคล้ายคลึงกันหรือ
แตกต่างกันการวัดโดยใช้สูตรต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการจัดการกับคุณค่าที่หายไปคือ :บริการ listwise ลบไม่รวมกรณีจากการวิเคราะห์ ถ้าหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปรที่ขาดหายไปถ้าตัวแปรมากจะใช้กับกรณีกลุ่มจำนวนคดีอาจลดลงอย่างมากแต่ละคู่ลบ ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด กรณีเป็นเพียงตกรอบ หากหมายเลขพบค่าเกินเกณฑ์บางอย่าง- คำนวณค่าหายไปด้วยเทคนิคใส่ความเห็น รูบิน ( 1987 , เล็ก ๆน้อย ๆและ รูบิน1987 กอร์ดอน 1999 : 26-28 )ตาราง 3-2 แสดงให้เห็นเป็นตัวอย่าง กรณีการขาดคุณค่าใน X4 , กรณี g * X3 . ทั้งสองกรณีจะถูกกำจัดโดย listwise ลบทุกกรณี ในทางตรงกันข้ามนี้ ตอน ลบค่าจะใช้ตัวแปร x1 , x2 x5 และคำนวณค่าเฉลี่ย หรือจะปรับและความเหมือน หรือวัดความแตกต่างโดยใช้สูตรต่อไปนี้ :