کتاب داده های گمشده در آمار

معرفی کتاب داده های گمشده در آمار

کتاب الکترونیکی «داده‌های گمشده در آمار» (Missing Data in Statistics) نوشتهٔ لیلی رستمی و منتشرشده توسط انتشارات گیوا، اثری تخصصی در حوزهٔ آمار کاربردی است که به بررسی مفصل مسئلهٔ داده‌های گمشده در تحلیل‌های آماری می‌پردازد. این کتاب با تمرکز بر روش‌های مختلف مدیریت داده‌های ناقص، به ویژه در طرح‌های آزمایش، رگرسیون و تحلیل چندمتغیره، راهکارهای علمی و عملی برای مواجهه با این چالش رایج در پژوهش‌های آماری ارائه می‌دهد. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب داده های گمشده در آمار

«داده‌های گمشده در آمار» اثری است که به یکی از مسائل بنیادین و پرتکرار در پژوهش‌های آماری می‌پردازد: چگونگی برخورد با داده‌هایی که به دلایل مختلف در مجموعه‌های آماری ناقص باقی می‌مانند. این کتاب در فضایی تخصصی و دانشگاهی نوشته شده و مخاطب آن عمدتاً دانشجویان و پژوهشگران حوزه‌های آمار، علوم اجتماعی، پزشکی و سایر رشته‌هایی هستند که با داده‌های تجربی سر و کار دارند. اثر حاضر در دوره‌ای نوشته شده که اهمیت تحلیل داده‌های ناقص، به ویژه با گسترش نرم‌افزارهای آماری و پیچیده‌تر شدن طرح‌های پژوهشی، بیش از پیش احساس می‌شود. نویسنده تلاش کرده است تا ضمن معرفی مفاهیم پایه‌ای، انواع داده‌های گمشده، الگوها و مکانیسم‌های گمشدگی داده و پیامدهای آن‌ها را شرح دهد و سپس به سراغ روش‌های مختلف برآورد و جایگزینی داده‌های گمشده برود. کتاب همچنین به کاربرد این روش‌ها در طرح‌های آزمایش، مدل‌های رگرسیون و تحلیل‌های چندمتغیره می‌پردازد و در فصل پایانی، نحوهٔ مدیریت داده‌های گمشده در نرم‌افزار SPSS را با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد. این ساختار باعث شده است که کتاب هم جنبهٔ نظری و هم جنبهٔ کاربردی داشته باشد و بتواند به عنوان منبعی برای آموزش و پژوهش مورد استفاده قرار گیرد.

خلاصه کتاب داده های گمشده در آمار

این کتاب با مروری بر اهمیت آمار و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های علمی آغاز می‌شود و سپس به سراغ مسئلهٔ داده‌های گمشده می‌رود؛ مشکلی که در بسیاری از پژوهش‌ها و آزمایش‌ها رخ می‌دهد و می‌تواند نتایج تحلیل را به شدت تحت تأثیر قرار دهد. نویسنده ابتدا مفاهیم پایه‌ای مانند خطای آزمایش، متغیرهای تصادفی، طرح‌های آزمایشی و بلوک‌بندی را معرفی می‌کند تا زمینه‌ای برای بحث‌های تخصصی‌تر فراهم شود. در ادامه، انواع داده‌های گمشده و الگوهای مختلف گمشدگی داده (مانند گمشده تصادفی، گمشده غیرتصادفی و ...) شرح داده می‌شود. کتاب به تفصیل روش‌های مختلف مدیریت داده‌های ناقص را بررسی می‌کند؛ از ساده‌ترین راه‌حل‌ها مانند حذف مشاهدات ناقص یا جایگزینی با میانگین، تا روش‌های پیشرفته‌تر مانند رگرسیون پارامتری و ناپارامتری، برآورد درست‌نمایی ماکزیمم، جایگزینی چندگانه و الگوریتم‌های تکراری تخمین-برآورد. در بخش‌های بعدی، کاربرد این روش‌ها در طرح‌های آزمایش (مانند طرح بلوکی تصادفی شده و مربع لاتین)، مدل‌های رگرسیون و تحلیل‌های چندمتغیره پیوسته با مثال‌های عددی و فرمول‌های ریاضی توضیح داده می‌شود. همچنین، چالش‌های عملی مانند از دست رفتن کرت‌ها در آزمایش‌ها و نحوهٔ برآورد مقادیر گمشده در این شرایط بررسی شده است. در فصل پایانی، کتاب به سراغ نرم‌افزار SPSS می‌رود و نحوهٔ شناسایی، تعریف و مدیریت داده‌های گمشده سیستمی و کاربر را با تصاویر و مثال‌های کاربردی آموزش می‌دهد. در مجموع، پیام اصلی کتاب این است که داده‌های گمشده را نمی‌توان نادیده گرفت و انتخاب روش مناسب برای مدیریت آن‌ها، بسته به نوع داده و هدف پژوهش، اهمیت زیادی دارد.

چرا باید کتاب داده های گمشده در آمار را خواند؟

این کتاب به دلیل تمرکز ویژه بر مسئلهٔ داده‌های گمشده و ارائهٔ راهکارهای متنوع برای مدیریت آن‌ها، می‌تواند به پژوهشگران کمک کند تا تحلیل‌های آماری دقیق‌تر و قابل اتکاتری انجام دهند. همچنین، با پوشش هم‌زمان مباحث نظری و کاربردی، امکان یادگیری مفاهیم پایه و استفاده از نرم‌افزارهای آماری را فراهم می‌کند. مثال‌های عددی و توضیحات گام‌به‌گام باعث شده‌اند که خواننده بتواند روش‌های مطرح‌شده را در پروژه‌های واقعی به کار ببرد و از خطاهای رایج در تحلیل داده‌های ناقص پرهیز کند.

خواندن کتاب داده های گمشده در آمار را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های آمار، علوم اجتماعی، پزشکی، روان‌شناسی، اقتصاد و هر حوزه‌ای که با داده‌های تجربی و تحلیل آماری سر و کار دارد مناسب است. همچنین، برای کسانی که در پروژه‌های پژوهشی با داده‌های ناقص مواجه می‌شوند و به دنبال راه‌حل‌های علمی برای مدیریت آن هستند، مفید خواهد بود.

فهرست کتاب داده های گمشده در آمار

- فصل اول: مروری بر رگرسیون پارامتری و ناپارامتری با داده‌های گمشده این فصل به معرفی انواع داده‌های گمشده، الگوها و مکانیسم‌های گمشدگی داده و روش‌های مختلف برآورد و جایگزینی داده‌های ناقص در مدل‌های رگرسیون می‌پردازد. روش‌هایی مانند حذف مشاهدات ناقص، جایگزینی با میانگین، رگرسیون کمکی، جایگزینی چندگانه و الگوریتم‌های تکراری تخمین-برآورد با مثال‌های عددی و فرمول‌های ریاضی توضیح داده شده‌اند. - فصل دوم: داده‌های گمشده در طرح آزمایش‌ها در این فصل، کاربرد روش‌های مدیریت داده‌های گمشده در طرح‌های آزمایشی مانند طرح بلوکی تصادفی شده، طرح مربع لاتین و تحلیل واریانس بررسی می‌شود. مثال‌های عملی و فرمول‌های محاسباتی برای برآورد مقادیر گمشده و تحلیل داده‌های ناقص ارائه شده است. - فصل سوم: مشاهدات گمشده در مبحث دو متغیره و چند متغیره پیوسته این فصل به بررسی داده‌های گمشده در تحلیل‌های دو متغیره و چندمتغیره می‌پردازد و روش‌های برآورد پارامترها و آزمون فرضیه‌ها در حضور داده‌های ناقص را شرح می‌دهد. الگوریتم‌های تکراری و مثال‌های عددی نیز در این بخش آمده است. - فصل چهارم: داده‌های گمشده در SPSS فصل پایانی به آموزش عملی مدیریت داده‌های گمشده در نرم‌افزار SPSS اختصاص دارد. انواع داده‌های گمشده سیستمی و کاربر، نحوهٔ تعریف و شناسایی آن‌ها، تنظیمات نرم‌افزار و تحلیل آماری داده‌های ناقص با تصاویر و مثال‌های کاربردی توضیح داده شده است.

بخشی از کتاب داده های گمشده در آمار

«می‌گویند هستی موضوع هیچ علمی به تنهایی نیست. این گفته بدین معنی است که پرداختن به زمینه‌های یک علم، فقط گوشه‌های بسیار کوچکی از هستی را برای ما روشن می‌کند. برای آنکه دامنهٔ شناخت وسعت یابد، لازم است چند شاخهٔ علمی به هم گره بخورد و از روش‌های یکی، در دیگری استفاده شود. آمار نیز از یک دیدگاه به عنوان علمی مستقل و از دیدگاهی دیگر به عنوان شاخه‌ای از ریاضیات، در علوم کاربردی جایگاه ویژهٔ خود را دارد. امروزه بر هیچ کس پوشیده نیست که تغییر و تفسیر ارقام و اطلاعات به منظور تصمیم‌گیری‌های صحیح و منطقی مستلزم آشنایی با علم آمار است. در جامعهٔ رو به تکامل کنونی نیز کارایی و اثربخشی هر برنامه‌ای به کمک روش‌های آماری مشخص می‌شود و استفادهٔ بهینه از آن، موجب کاهش پیش‌داوری‌ها و تصمیم‌گیری‌های نابجا از سوی برنامه‌ریزان و سیاست‌گذاران خواهد بود. با پیشرفت علوم و فن‌آوری در ایران، تحقیق‌های علمی روز به روز ارزش بیشتری پیدا می‌کنند. از آنجایی که استفاده از روش‌های آماری اجازهٔ ارزیابی صحیح‌تر نتایج آزمایش‌های انجام شده را می‌دهد، اهمیت دانستن علم آمار، روزافزون می‌شود. جنبه‌های مختلف تحقیق به یکدیگر وابسته است. تفکر دربارهٔ هر جنبه باید با توجه به جنبه‌های دیگر صورت گیرد. محقق ضمن مشاهده یا جمع‌آوری داده‌ها باید طرح کلی تحقیق، نوع اندازه‌گیری و شیوهٔ تحلیل داده‌ها را هم در نظر داشته باشد. می‌دانیم که کار طرح به انضباط درآوردن داده‌هاست و همچنین کار تحلیل، تقلیل و تصریح داده‌هاست. جنبه‌های فنی تحقیق هم به سبب هدف مشترکی که دارد به صورتی ناگشودنی به هم پیوند خورده‌اند. هدف مزبور اقامهٔ شواهد کنترل شده به صورتی است که بر روابط مورد مطالعه دلالت کند. پیداست که جنبه‌های فنی تحقیق قویاً در یکدیگر تأثیر می‌گذارند و از مسئلهٔ تحقیقی تأثیر می‌پذیرند.»