imputationsalgoritmer

Imputationsalgoritmer är statistiska tekniker som används för att hantera saknad data i dataset genom att uppskatta och fylla i värden som saknas. Målet är att utnyttja befintlig information och bevara variationerna i data för att undvika bias som kan uppstå vid borttagning eller felaktig hantering av saknade värden. Hanteringen av saknad data följer olika mekanismer: MCAR (Missing Completely at Random), där saknandet är oberoende av alla variabler; MAR (Missing at Random), där saknandet är relaterat till observerbara variabler; och MNAR (Missing Not at Random), där saknandet beror på omedelbara eller saknade värden. Vilken mekanism som råder påverkar valet av imputationsmetod.

Strategierna kan delas in i enkel imputering och flera imputeringar. Enkel imputering fyller i varje saknat värde med ett enskilt uppskattat värde, vilket ofta underestimerar osäkerheten. Flera imputeringar skapar flera plausibla värden så att osäkerheten kan speglas genom att summera resultaten enligt Rubin’s regler.

Vanliga metoder inkluderar enkel imputering som medel- eller medianimputering, regressionimputering, hot deck och k-nearest neighbors imputering; samt mer avancerade metoder som missForest (baserad på random forest) och MICE – multiple imputation by chained equations. Dessa metoder kan hantera olika datatyper och ta hänsyn till relationer mellan variabler, och de kan användas för numeriska såväl som kategoriska data.

Bedömning och överväganden innebär att valet av metod grundas i kunskap om saknad data och datas struktur. Imputationen bör bevara relationer och osäkerhet; sensivitetsanalyser och användning av Rubin’s regler för att kombinera resultat är vanliga. Programvaror och paket som ofta används inkluderar R-paketet mice, missForest och Amelia samt motsvarande Python-bibliotek.