كيف تتعامل مع البيانات المفقودة (Missing Data) في تحليلك الإحصائي

قبل أي معالجة، افحص نمط الفقدان: هل هو عشوائي تماماً، أم مرتبط بمتغير معين (مثلاً كل من ترك سؤال الراتب فارغاً من فئة دخل معينة)؟ هذا التمييز يحدد الطريقة المناسبة.

حذف الحالات الناقصة بالكامل (Listwise Deletion) مقبول فقط إذا كانت نسبة الفقدان صغيرة جداً (أقل من ٥٪)، وإلا فإنك تخسر قوة إحصائية حقيقية من عينتك.

التعويض بالمتوسط (Mean Imputation) خيار بسيط لكنه يُقلل التباين الحقيقي في البيانات، بينما طرق أكثر تقدماً مثل Multiple Imputation تحافظ على البنية الإحصائية الأصلية بدقة أكبر.

وثّق دائماً نسبة البيانات المفقودة وطريقة التعامل معها بوضوح في فصل المنهجية، فإخفاء هذه التفاصيل من أكثر ما يُثير شكوك لجان المناقشة حول دقة النتائج.