пропущенное значение

Если значение переменной по

какой-либо причине неизвестно для данного объекта, мы называем это значение пропущенным.

Важно учитывать, что значение может оказаться пропущенным по разным причинам:

потеряно (из-за ошибок кодировки), неприменимо (количество беременностей у

мужчины), недоступно (респондент отказался отвечать) и т.д. Часто необходимо

различать эти ситуации и тогда для них вводят специальные коды.

В современных статистических пакетах

имеется возможность объявить некоторое количество градаций переменной кодами

пропущенных значений. Имеется два основных способа исключения пропущенных

значений из анализа: исключение объекта целиком (exclude cases listwise), если значение хотя бы одной переменной оказалось

пропущенным, и попарное исключение переменных (exclude cases pairwise), когда исключаются только те объекты, у которых оказалось

пропущенным значение хотя бы одной из переменных, участвующих в текущем

вычислении. Например, попарное исключение часто применяют при вычислении

матрицы ковариаций, хотя известно, что это может привести к вырожденной матрице

и, чтобы избежать этого, лучше пользоваться исключением целиком.

Некоторые методы анализа требуют

отсутствия пропущенных значений. В подобных ситуациях применяют те или способы

восстановления пропущенных значений: например, заменяют их средними.