كيف أتعامل مع البيانات غير المكتملة أو المفقودة؟

البيانات المفقودة (Missing Data) تواجه كثير من الباحثين والمحللين. عند التعامل مع البيانات الحقيقية، قد تفتقر بعض المعلومات. هذا يجعل البحث أو التحليل صعب الأجر.

البيانات المفقودة تكون مشكلة في الدراسات البحثية حتى لو كانت مدروسة. قد تؤثر تلك البيانات على الدقّة والاستنتاجات التي نصل إليها. إنها تزيد من فقدان القوة الإحصائية وتسبب تحيز في النتائج.

النقاط الرئيسية

• البيانات المفقودة هي مشكلة شائعة في مجموعات البيانات الحقيقية.
• القيم المفقودة تؤثر على دقة التحليل وموثوقية الاستنتاجات.
• تتسبب البيانات المفقودة في فقدان القوة الإحصائية وزيادة التحيز.
• معالجة البيانات المفقودة هو تحد أساسي في التحليل الإحصائي.
• فهم أنواع البيانات المفقودة وآليات التعامل معها أمر حيوي.

مقدمة حول البيانات المفقودة

البيانات المفقودة تعد تحديًا رئيسيًا للعديد من الباحثين والمحللين. عند جمع البيانات، قد تكون هناك قيم مفقودة. يواجه الباحثون صعوبات في التحليل والاستنتاج بدون هذه القيم.

ما هي البيانات المفقودة؟

البيانات المفقودة هي القيم غير المكتملة في مجموعة البيانات. قد تكون هذه القيم غائبة لعدة أسباب. مثل عدم جاهزية المشاركين للإجابة أو حدوث أخطاء أثناء جمع البيانات.

قد تختفي هذه البيانات بشكل عشوائي أحيانًا، وتكون بسبب معين أحيان آخر.

لماذا تمثل البيانات المفقودة تحديًا؟

البيانات المفقودة تجعل الباحثين يواجهون تحديات كثيرة. تأتي هذه التحديات من عدة جوانب:

• تقلص حجم العينة يقلل من دقة النتائج.
• قد تجلب البيانات المفقودة انحيازات إذا كانت مرتبطة بعوامل معينة.
• تعقّد العملية الإحصائية وتأثيرها على دقة الاستنتاجات.

من المهم التعامل بحذر مع البيانات المفقودة. ينبغي اتباع الطرق المناسبة لمعالجتها. هكذا نضمن دقة التحليلات والاستنتاجات.

آليات البيانات المفقودة

هناك ثلاث آليات مهمة للبيانات المفقودة: البيانات المفقودة عشوائيًا بشكل تام (MCAR)، البيانات المفقودة بشكل عشوائي (MAR)، والبيانات المفقودة بشكل غير عشوائي (MNAR). كل منها تشير إلى طريقة مختلفة لفقدان البيانات وأسبابها. هذا يؤثر كثيرًا على فهمنا للبيانات وجودتها.

بيانات مفقودة عشوائيًا بشكل تام (MCAR)

في حالة MCAR، البيانات تفقد بشكل عشوائي. لا ترتبط بالمعطيات الأخرى بشكل كبير. على سبيل المثال، إذا كسرت ميزة الوزن، القيم المفقودة ستكون عشوائية.

بيانات مفقودة بشكل عشوائي (MAR)

في MAR، البيانات تختفي بشكل مرتبط بمعطيات أخرى. مثلًا، إذا كانت مجموعة الشباب لا تستجيب لاستطلاع بنفس الأسباب. في هذه الحالة، البتات المفقودة حالة من MAR.

بيانات مفقودة بشكل غير عشوائي (MNAR)

أما في حالة (MNAR، فتعتمد فقدان البيانات على معطياتها. على سبيل المثال، قد يكون المرضى الذين لا يقيسون ضغط دمهم كثيرا أقل تعاونا. هنا البيانات المفقودة غير عشوائية.

فهم هذه الأساليب يساعدنا كثيرًا عند التعامل مع بياناتنا. يجعلنا نختار الطريقة المناسبة للتعامل معها. هذا يضمن صدقية النتائج التي نصل إليها.

بيانات مفقودة

عندما تنقص مجموعة من البيانات، يمكن أن تكون النتائج الناتجة غير صحيحة. البيانات الناقصة تضعف الدراية التحليلية، وقد تجعل من الصعب قبول فرضية صحيحة. التقدير الغير دقيق بسبب نقص البيانات يؤدي إلى نتائج لا تعتمد عليها. لذلك، يتوجب التعاطي مع البيانات الناقصة بحرص.

التأثيرات المحتملة للبيانات المفقودة

التفقد في البيانات يمكن أن يخلق تأثيرات سلبية جدا. من هذه التأثيرات:

• زيادة احتمال أخطاء التحليلات وصعوبة قبول نتائج صحيحة.
• التحيز في قيم تقديرات المعلمات وتحليل الانحدار.
• عدم كفاية العينات وتأثر دقة النتائج.
• التوجهات الناتجة تكون غير دقيقة ومضللة.

طرق التعامل مع البيانات المفقودة

هناك خطوات مفيدة للتعامل مع هذه الحالات بفاعلية:

1. البحث عن سبب وجود بيانات مفقودة.
2. تقييم نسب البيانات المفقودة في كامل المجموعة.
3. اختيار أفضل طريقة للتعامل معها، مثل حذفها أو استبدالها.

باتباع هذه الاجراءات، يمكن تجنب تداعيات البيانات المفقودة وتحقيق نتائج دقيقة أكثر موثوقية.

الخلاصة

البيانات المفقودة تطرأ كثيرا في الواقع. من المهم أن نعالجها بعناية شديدة. يجب أن نعرف لماذا تفقد هذه البيانات وكيف نصلح ذلك.

تجاهل البيانات المفقودة قد يقود إلى استنتاجات خاطئة. لذا، الفحص الدقيق لها هو أساسي قبل بدء أي تحليل.

في الختام، التغلب على تحدي البيانات المفقودة ممكن. ذلك بالفهم الجيد لأسباب فقدان البيانات. واستخدام الوسائل المناسبة في حل المشكلة. هذا يساعدنا على الوصول لاستنتاجات صحيحة.

روابط المصادر

• إعداد البيانات ل التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) – Azure Architecture Center – https://learn.microsoft.com/ar-sa/azure/architecture/data-science-process/prepare-data
• Estimate Missing Values – Statistics Blog – https://statلاستطلاعلاستطلاعanaly.com/الاحصاء/تقدير-القيم-المفقودة-estimate-missing-values/statanaly1/
• الرقابة: التعامل مع البيانات غير المكتملة في تقدير معدل الخطر – FasterCapital – https://fastercapital.com/arabpreneur/الرقابة–التعامل-مع-البيانات-غير-المكتملة-في-تقدير-معدل-الخطر.html