البيانات المفقودة بين الحذف والتعويض المتعدد

هذه قراءة تطبيقية في اختيار الإجراء الإحصائي وتوثيق افتراضاته وليست عرضًا لنتائج دراسة ميدانية، وينبغي أن تبقى مسؤولية تفسير البيانات وتقرير حدود التعميم لدى الباحث ومشرفه

المسألة البحثية ومتى تبرز الحاجة إليها

لا يكفي معرفة نسبة الفقد، إذ يختلف الأثر إذا ارتبط غياب الإجابة بالمتغير المقاس أو بمتغيرات أخرى، والحذف الكامل للحالات قد ينتج انحيازًا أو خسارة كبيرة في الدقة عندما لا يستوفي افتراضاته

الإجراء التطبيقي وضبط جودته

يبدأ الفحص بخريطة النقص ومقارنة خصائص المستجيبين وغير المستجيبين، ثم يناقش الفرق بين MCAR وMAR وMNAR، وتختار استراتيجية مناسبة مثل التعويض المتعدد مع تضمين المتغيرات التي تفسر آلية الفقد وإجراء تحليل حساسية

مثال جامعي يوضح القرار

إذا أحجم الطلاب المتعثرون عن الإجابة عن سؤال المعدل، فإن حذف سجلاتهم يرفع المتوسط الظاهر، وقد يساعد التعويض المتعدد تحت افتراض MAR لكنه لا يعالج تلقائيًا احتمال ارتباط الفقد بالقيمة غير المشاهدة ذاتها

ما لا يجوز استنتاجه من النتائج

ملء الفراغات بمتوسط واحد يضغط التباين ويشوّه العلاقات، كما لا يصح الادعاء بأن اختبارًا واحدًا يثبت آلية فقد البيانات، وينبغي إظهار نسبة الفقد وأسلوب المعالجة

ولا يكتمل تقرير التحليل حتى تبين العلاقة بين السؤال والاختبار والافتراضات والتقديرات والقيود كما يقتضي التصميم المحدد.

معيار إضافي للتحقق من سلامة القرار

ينبغي الفصل بين فقد الاستبانة بالكامل وفقد سؤال واحد في استبانة مكتملة وبين غياب قياس متكرر، إذ تختلف صلاحية الحذف والتعويض في كل حالة، وفي التعويض المتعدد لا تُعد مجموعة واحدة مكتملة كأنها بيانات أصلية بل تجمع تقديرات عدة مجموعات مع تمثيل عدم اليقين، كما يجب مقارنة النتائج الرئيسية بتحليل الحالات المكتملة وإيضاح حدود افتراضات آلية الفقد

المراجع العلمية والنظامية

1. جامعة ولاية بنسلفانيا، تصميم التجارب السريرية وتحليلها
2. StataCorp، عرض المنهجيات والقدرات الإحصائية لبرنامج Stata