반응형 통계 기초 r1 R 기초: 데이타 클리닝(결측치 다루기) 많은 경우 연구는 내 예상대로 흘러가지 않고. . . 영아 대상으로 하는 연구면 도중애 애기가 울어서 실험이 중단되고, 설문조사를 통해 하는 연구면 많은 사람들이 문항을 체크하지 않은 채 넘겨버리기 일쑤다. 그리고 그 결과는 당연히 missing data! 결측치이다. 이 결측치는 어떻게 다루어야 하는걸까? 결측치에 대해서 어떻게 다루어야 할 지 결정하기 전에 가장 먼저 해야할 것이 내 연구와 데이타에 대해 생각해보아야 한다. 여러 이유로 결측치가 생길 수 있다. 예를 들어 여성의 출산에 대해 연구를 한다고 했을 때 여성의 입장에서 생각하지 않고 출산지도(feat. 박근혜 정부)같은 걸 들이민다면 당연히 기분이 나빠 제대로 설문에 응하지 않거나 할 수 있다 (여성은 애기를 낳는 기계가 아님을 명백히 밝힌.. 2020. 12. 5. 이전 1 다음 반응형