روش‌های برخورد با داده‌های گمشده: مزایا، معایب، رویکردهای نظری و معرفی نرم‌افزارها

در تحلیل داده‌ها، گاهی برخی مشاهدات به دلایل گوناگون و روش‌های متفاوت، گمشده محسوب می‌شوند. چگونگی برخورد با این مشاهدات در تحلیل داده‌ها، به دلیل اهمیت نتایج حاصل از آنها به‌ویژه در تصمیم‌گیری‌های حساس، از اهمیت به‌سزایی برخوردار است. پیش از این، برای غلبه بر مشکل داده‌های گمشده مرسوم‌ترین روش، حذف داده‌های گمشده بود که منجر به داده‌هایی با کیفیت پایین و به تبع آن تحلیل و استخراج نتایج دارای سوگیری می‌شد. امروزه با پیشرفت‌های علمی در حوزه‌های گوناگون و پیدایش روش‌های توانمند آماری، می‌توان پیش از مد‌ل‌سازی داده‌های ناکامل، مقادیر گمشده را با مقادیر مناسب جایگذاری یا برآورد کرد. در این مقاله، به بررسی انواع داده‌های گمشده، روش‌های جانهی، مفروضه‌ها، مقایسه روش‌های جانهی و مزایا-معایب آنها و معرفی مختصر نرم‌افزارهای کاربردی در این حوزه پرداخته شده است. برای تحلیل داده‌ها (با استفاده از نرم‌افزار R) یک نمونه داده تجربی مربوط به نتایج نود و یکمین آزمون تولیمو در سال 1393 ارائه شده است. نتایج نشان داد که در خصوص این داده‌ها از بین سه روش جانهی چندگانه، الگوریتم EM و الگوریتم DA، با توجه به معیار MSE، الگوریتم