欠損値を分析ごとに排除することについて。

時々、これまでの論文を見ていますと、
ほとんどのものは、無回答などを全て除いた質問紙のみを扱っていますが、
たまに、欠損値を分析ごとに排除した論文を見ます。

この方法どう思いますか。

やはり、質問ごとに欠損値の扱い方が違うということは、それだけ精密な結果は出にくくなると思いますか？

キーワード 心理学 統計学 数学

No.2 ベストアンサー 回答者： sironokabe 回答日時： 2010/12/23 15:32

精密な結果は出にくくなると思います。

受検者内の検定で欠損値のあるデータを排除することは当然です。
受検者間の検定の場合、排除しなくとも良いようにも思えますが、恣意的なデータになってしまいます。

また、その欠損値の意味が不明である以上、全てのデータへの信憑性も下がります。
もしかしたら、気付かずに1問飛ばしてしまったのかもしれません。
すると、全てのデータがずれてしまいます。

倫理的観点からして、答えたくない項目があったのであれば、そのデータを扱うことはできません。

いずれにせよ、不完全なデータを扱えば、不完全な結果しか導かれないことになります。

分析ごとに排除するデータを変えるということは、受検者に異なった構成の質問紙を渡したことと同義です。
そうすると、もはや研究ではなくなってしまいます。

この回答へのお礼

ありがとうございます。
やはり不完全な結果になってしまいそうですね。。

お礼日時：2010/12/24 13:58

No.1 回答者： backs 回答日時： 2010/12/23 11:11

例えば

X = (12, NA, 23, 16)
Y = (33, 44, 23, 60)
Z = (12, 12, 20, 77)

という3つの変数があったとして、

>　無回答などを全て除いた質問紙のみを扱って

というのはX, Y, Zの第2要素をすべて除くということですね。

X = (12, 23, 16)
Y = (33, 23, 60)
Z = (12, 20, 77)

X, Y, Zという3つの変数全てを分析に用いるのであれば適切な処理でしょう。ただ、YとZしか分析に用いない場合、無理にXの第2要素がNAだからといってYとZの第2要素を除く必要はないわけです。

だから

>　欠損値を分析ごとに排除した

というのも別に特別なことではないです。そういう処理を行っている心理学論文が少ないのは、単に面倒だからということが多いです。

この回答へのお礼

ありがとうございます。
確かにめんどうですよね

お礼日時：2010/12/24 13:56