통계 결측치(Missing Value)

I. 통계 결측치의 개요

가. 통계 결측치(Missing Value)의 정의

   - 결측치는 실험이나 조사 시 설문문항 이해의 부족, 부정적 태도, 무관심, 부주의 등 이유로 관측되어야 할 값을 얻지 못한 데이터로 전 처리 단계에서 적절한 값으로 처리가 필요한 데이터

나. 통계 결측치 처리 방안

구분	처리방안	설명
Deletion (제거법)	List-wise deletion (완전제거법)	- 하나의 변수라도 결측치 존재 시 분석 대상에서 제외 - 모든 변수 값 존재시만 분석 대상에 포함
Single Imputation (단일대체법)	평균대체방법	- 관측 자료의 평균값으로 대체 - 편향된 추정치 발생시킬 수 있음
	연역적 대체방법	-논리적 제약조건, 다른 기록에 의거하여 결측값을 논리적 유추값으로 이용하는 방법
	일치대응대체법	- 결측 된 정보를 다른 조사자료로부터 얻을 수 있는 경우 - 동일한 조사단위에 해당하는 다른 외부자료의 값으로 대체하는 방법
	핫덱대체(Hot-deck)	-동일한 특성 응답 값 중에서 랜덤 추출하여 대체
	회귀대체방법	-  회귀분석 : 결측치가 포함되어 있는 변수를 종속변수, 다른 변수들을 독립변수로 분석 회귀분석을 실시한 결과 얻은 추정치를 결측치의 대체값 사용
Multiple Imputation (다중대체법)	-   한번 이상 결측을 대체 - 대체한 완전한 데이터 셋트 m(m>1)개 만들어서 모수 측정한 후 모수 추정치와 표준오차를 결합하여 모형 개발 - 대체값을 구한 후 자료 분석 추정된 계수 통합