Handbook of Statistical Data Editing and Imputation

داده های جمع آوری شده نظرسنجی در برابر خطا آسیب پذیر هستند. به طور خاص، مرحله جمع آوری داده ها منبع بالقوه خطاها و مقادیر از دست رفته است. در نتیجه، نقش مهم ویرایش داده های آماری و میزان منابع درگیر، انگیزه تلاش های پژوهشی قابل توجهی برای افزایش کارایی و اثربخشی این فرآیند شده است. کتابچه راهنمای ویرایش و ثبت داده های آماری خوانندگان را با روش های آماری ضروری برای تشخیص و تصحیح ناسازگاری ها و پر کردن مقادیر گمشده با تخمین ها مجهز می کند. نویسندگان یک روش به راحتی در دسترس از روش موجود در این زمینه ارائه می دهند که شامل مروری بر خطاهای رایج در عمل و تکنیک های حل این مسائل می شود.

کتاب با مروری بر روش ها و استراتژی های آماری آغاز می شود. ویرایش و ثبت داده ها فصل‌های بعدی به بررسی دقیق روش‌های نظری مرکزی و کاربردهای مدرن، با موضوعاتی از جمله:

• محلی‌سازی خطاها در داده‌های پیوسته، با طرح کلی استراتژی‌های ویرایش انتخابی، ویرایش خودکار می‌پردازد. برای خطاهای سیستماتیک و تصادفی، و دیگر روش‌های پیشرفته مرتبط

• توسعه‌های ویرایش خودکار به داده‌های طبقه‌بندی و داده‌های عدد صحیح

< li>

چارچوب اساسی برای انتساب، با تفکیک روش‌ها و مدل‌های کلیدی و مقایسه انتساب با رویکرد وزن‌دهی برای تصحیح مقادیر گمشده

• انباشت پیشرفته‌تر روش‌ها، از جمله انتساب تحت محدودیت‌های ویرایش

در سرتاسر کتاب، رسیدگی به هر موضوع به شیوه‌ای یکسان ارائه شده است. پس از مقدمه، هر فصل نظریه‌ها و فرمول‌های کلیدی مبحث را ارائه می‌کند و سپس کاربردهای رایج را نشان می‌دهد. بحث با خلاصه‌ای از مفاهیم اصلی و یک مثال واقعی که داده‌های واقع‌بینانه همراه با بینش حرفه‌ای در مورد چالش‌های رایج و بهترین شیوه‌ها را در بر می‌گیرد، به پایان می‌رسد.

راهنمای ویرایش و ثبت داده‌های آماری یک مرجع ضروری برای از محققانی که در زمینه‌های تجارت، اقتصاد، دولت و علوم اجتماعی کار می‌کنند، نظرسنجی کنید که داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و استخراج می‌کنند. همچنین مکمل مناسبی برای دوره های روش های نظرسنجی در مقاطع فوق لیسانس و فوق لیسانس است.

Collected survey data are vulnerable to error. In particular, the data collection stage is a potential source of errors and missing values. As a result, the important role of statistical data editing, and the amount of resources involved, has motivated considerable research efforts to enhance the efficiency and effectiveness of this process. Handbook of Statistical Data Editing and Imputation equips readers with the essential statistical procedures for detecting and correcting inconsistencies and filling in missing values with estimates. The authors supply an easily accessible treatment of the existing methodology in this field, featuring an overview of common errors encountered in practice and techniques for resolving these issues.

The book begins with an overview of methods and strategies for statistical data editing and imputation. Subsequent chapters provide detailed treatment of the central theoretical methods and modern applications, with topics of coverage including:

• Localization of errors in continuous data, with an outline of selective editing strategies, automatic editing for systematic and random errors, and other relevant state-of-the-art methods

• Extensions of automatic editing to categorical data and integer data

• The basic framework for imputation, with a breakdown of key methods and models and a comparison of imputation with the weighting approach to correct for missing values

• More advanced imputation methods, including imputation under edit restraints

Throughout the book, the treatment of each topic is presented in a uniform fashion. Following an introduction, each chapter presents the key theories and formulas underlying the topic and then illustrates common applications. The discussion concludes with a summary of the main concepts and a real-world example that incorporates realistic data along with professional insight into common challenges and best practices.

Handbook of Statistical Data Editing and Imputation is an essential reference for survey researchers working in the fields of business, economics, government, and the social sciences who gather, analyze, and draw results from data. It is also a suitable supplement for courses on survey methods at the upper-undergraduate and graduate levels.