數據缺失是什麼意思
在統計學和數據分析中，數據缺失（Missing Data）是指在數據收集或處理過程中，某些數據點沒有被測量到或沒有被記錄下來的情況。這些缺失的數據點會導致分析中的信息不完整，從而影響分析結果的準確性和可靠性。
數據缺失可以分為以下幾種類型：
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完全隨機缺失（Missing Completely at Random, MCAR）：這種類型的數據缺失與任何觀察到的或未觀察到的變量無關，即缺失數據的機率對所有觀察值都是相同的。
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隨機缺失（Missing at Random, MAR）：這種類型的數據缺失與某些觀察到的變量有關，但與未觀察到的變量無關。換句話說，缺失數據的機率僅取決於已知的變量。
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非隨機缺失（Not Missing at Random, NMAR）：這種類型的數據缺失與某些未觀察到的變量有關，即缺失數據的機率不僅取決於已知的變量，還取決於未知的變量。
數據缺失的處理是數據分析中的一個重要步驟，因為它會影響分析結果的解釋。常用的數據缺失處理方法包括刪失含缺失數據的觀察值（Listwise Deletion）、單值插補（Single Imputation）、多值插補（Multiple Imputation）等。選擇適當的數據缺失處理方法取決於數據的特徵和分析的目的。