Note :
Les critiques soulignent que le livre de Paul Allison est une ressource précieuse pour comprendre et traiter les données manquantes dans la recherche en sciences sociales. Il est loué pour sa clarté, son accessibilité et ses conseils pratiques sur les différentes techniques, en particulier l'imputation multiple. Toutefois, certains lecteurs expriment des inquiétudes quant aux implications éthiques de la manipulation des données et à la simplicité des méthodes présentées par rapport à des ensembles de données plus complexes.
Avantages:⬤ Un style d'écriture clair et accessible, qui rend les concepts complexes compréhensibles.
⬤ Des conseils pratiques sur le traitement des données manquantes, y compris des méthodes telles que l'imputation multiple.
⬤ Concis et facile à transporter, utile comme référence rapide.
⬤ Bon pour les débutants et les non-spécialistes à la recherche d'une introduction intuitive.
⬤ Des idées utiles et de haute qualité qui peuvent améliorer les travaux de recherche.
⬤ Certains lecteurs trouvent que le traitement de la manipulation des données est discutable d'un point de vue éthique.
⬤ Un désir de discussions plus approfondies sur certaines techniques avancées et leur applicabilité à des ensembles de données non traditionnels.
⬤ Des cas de contenu manquant dans des copies physiques signalés par des utilisateurs.
(basé sur 15 avis de lecteurs)
Missing Data
À l'aide de nombreux exemples et conseils pratiques, ce livre propose une explication non technique des méthodes standard de traitement des données manquantes (telles que la suppression par liste ou par cas) ainsi que de deux méthodes plus récentes (et meilleures), le maximum de vraisemblance et l'imputation multiple.
Tous ceux qui ont eu recours à des méthodes ad hoc statistiquement inefficaces ou biaisées trouveront dans ce livre une solution accessible et bienvenue à leurs problèmes de traitement des données manquantes.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)