Imputeringar

Imputeringar är processen att ersätta saknade värden i ett dataset med uppskattade värden baserade på den information som finns i övriga observationer. Syftet är att minska bias som uppstår när data saknas och att behålla så mycket av informationsinnehållet som möjligt inför statistiska analyser och prediktioner.

Det finns två översiktliga typer av imputering: enskild imputering där ett enda värde för imputationen bestäms och multipel imputering där flera kompletta dataset skapas med olika plausibla uppskattningar. En vanlig uppdelning av metoderna är enkla imputeringar som medelvärde, median eller mest frekventa värdet, vilket ofta är snabbast men kan minska variansen och leda till snedvridningar. Mer avancerade metoder inkluderar regressionbaserad imputering, där saknade värden förutsägs från andra variabler, hot deck-imputation där värden hämtas från liknande fall, samt k-nearest neighbors-imputation där värden fylls i utifrån närliggande observationer. Maskinlärningsbaserade metoder som missForest och andra algoritmer används också för att förutsäga saknade värden.

En viktig del av imputeringar är att beakta mekanismen bakom saknade data: ofta uppstår saknade data MCAR (utan systematisk skillnad), MAR (systematiska skillnader kan förklaras av andra uppgifter), eller MNAR (saknade värden relaterar till själva det saknade värdet). Vid multipel imputering genereras flera plausibla uppsättningar av saknade värden, analyser görs separat i varje uppsättning, och resultaten sammanfattas enligt Rubin’s regler för att spegla osäkerheten i imputationen.

Valet av metod beror på mängd saknade data, typen av variabler, antaganden om saknade data och vilka slutsatser som ska dras. Det är viktigt att dokumentera imputationsmetoden och rapportera hur olika metoder påverkar resultaten.