论文缺少数据分析（论文中缺少数据怎么写）
2023-05-29 20:52:22
想必现在有很多小伙伴对于论文中缺少数据怎么写方面的知识都比较想要了解，那么今天小好小编就为大家收集了一些关于论文中缺少数据怎么写方面的知识分享给大家，希望大家会喜欢哦。
缺少数据的话，可以通过实验获得。
【资料图】
一篇论文中如果没有数据的话，相对来说说服力是比较弱的，而这些数据是需要通过作者实验获得的，但实验要求是根据论文的质量来决定的，并不是说一定要做非常复杂的实验。只要通过实验获得的数据，那么在论文里面就可以作为很好的支撑。
论文中缺少数据怎么写
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第一步：检查数据的缺失类型。
分为两种情况，一种是设计上可忽略的缺失数据，另外一种是设计上不可以忽略的缺失数据。
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第二步：确定设计上可忽略的缺失数据三个部分
缺失是研究设计的一部分 抽样而不是总体 截断数据：用男飞行员的身高估计男性整体身高
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第三步：明确设计上不可忽略的缺失数据两种类型
已知的情况：过程性因素导致的缺失。数据公开受限；没有完成问卷；被试选取失误（生病等）等。 未知的情况：直接由被试的原因导致的。比如被试拒绝回答某些题目。
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第四步：检查数据的缺失程度的统计比例
每个个案(case)在所有变量上的缺失比例；在每个变量上缺失数据的个案比例；在所有变量上都没有缺失的个案比例。
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第五步：检查数据的缺失程度的判定标准。
缺失比例低于10%，使用任何一种缺失数据的处理方法，差异都不大，但不包括非随机缺失。对有过多缺失的个案或变量进行简单的处理——删除；缺失比例15%以上的变量可以考虑删除，但缺失比例更高的（20%~30%），通常会进行补救
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第六步：诊断数据的缺失机制。
完全随机缺失（MCAR）随机缺失（MAR）非随机缺失（MNAR）
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第七步：选择插补方法。
成列删除，成对删除，个案替补，冷卡或热卡插补，均值插补，回归插补，或基于模型的方法。
语音朗读：