انحياز التقديرات الإحصائية للبيانات التي تحوي قيماً مفقودة: دراسة حالة عدم الاستجابة

Abstract: Statistical surveys are usually conducted to obtain data describing a problem in a studied society, and many surveys experience a rise in nonresponse rates, as the rate of nonresponse may affect the bias of the nonresponse in survey estimates. Recent empirical results show instances of nonresponse rate correlation with nonresponse bias, we attempt to translate statistical experiences of nonresponse bias in newly published studies and research into causal models that lead to assumptions about when a lack of response causes bias in estimates.

Research studies of the estimates of nonresponse bias show that this bias often exists. The logical question is: what is the advantage of surveys if they suffer from high rates of nonresponse, since post-survey adjustments for nonresponse require additional variables, the answer depends on the nature of the design and the quality of the additional variables.

Keywords: statistical survey, missing data, no response, bias.

المستخلص: تُجرى المسوح الإحصائية عادة بغرض الحصول على بيانات تصف مشكلة ما في المجتمع المدروس, وتشهد الكثيرُ من المسوح ارتفاعاً في معدلات عدم الاستجابة، حيث إنّ معدل عدم الاستجابة يمكن أن يؤثر على انحياز عدم الاستجابة في تقديرات المسح، وتُوضِّح النتائج التجريبية الحديثة الحالات التي يتم فيها الارتباط بين معدلات عدم الاستجابة وانحياز عدم الاستجابة، نحاول في هذا البحث ترجمة التجارب الإحصائية لانحياز عدم الاستجابة في دراسات وبحوث منشورة حديثاً، إلى نماذج سببية تقود إلى فرضيات حول متى يُسبّب عدم الاستجابة الانحياز في التقديرات الإحصائية.

إنَّ الدراسات البحثية التي تدرس تقدير انحياز عدم الاستجابة تبين أن هذا الانحياز كثيراً ما يكون موجوداً، والسؤال المنطقي هو: ما هي الميزة التي تتمتع بها دراسات المسح إذا كانت تعاني من ارتفاع معدلات عدم الاستجابة، بما أنَّ تعديلات ما بعد المسح لعدم الاستجابة تتطلب متغيرات إضافية (مساعدة)؛ فإن الإجابة تعتمد على طبيعة التصميم وجودة المتغيرات الإضافية.

الكلمات المفتاحية: المسح الإحصائي، البيانات المفقودة، عدم الاستجابة، الانحياز.