Cold-deck Veri Tamamlama
Cold-deck İmputation
Tanım
Eksik veri setlerindeki boşlukların, mevcut veri kümesiyle doğrudan ilişkili olmayan harici ve önceden belirlenmiş bir kaynaktan alınan değerlerle doldurulması yöntemi.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir hastanede yürütülen klinik depresyon ölçeğinde beş hastanın 'uyku bozukluğu' maddesini boş bıraktığı varsayısın. Araştırmacının bu boşlukları, aynı hastanedeki mevcut örneklemin verilerini kullanmak yerine, geçen yıl aynı popülasyonda yapılmış başka bir uyku araştırmasının ortalama değerleriyle doldurması cold-deck veri tamamlama işlemidir.
Derin Analiz
Nicel araştırma metodolojisinde ve istatistikte kayıp veri (missing data) problemi, çıkarımsal istatistiklerin geçerliliğini tehdit eden temel yanılgı kaynaklarından biridir. Cold-deck veri tamamlama yöntemi, analizi yapılacak olan ana veri setinden bağımsız bir dış veri kaynağına (örneğin geçmiş yıllara ait benzer bir popülasyon araştırmasına) dayanır. Bu yaklaşım, veri setinin kendi içindeki varyansı korumaktan ziyade harici bir normatif değere bağımlı kalır. Modern istatistikte yerini çoklu atama (multiple imputation) veya regresyon tabanlı tahminleme yöntemlerine bırakmış olsa da, büyük veri tabanlarının entegrasyonunda tarihsel bir metodolojik temel teşkil eder.
Etimoloji
İngilizce 'cold' (soğuk, yani önceden hazırlanmış, dinamik olmayan) ve 'deck' (veri yığını, geleneksel olarak delikli kart destelerinden kalma terim) kelimelerinin birleşiminden oluşur.
Karıştırmayın
Hot-deck imputation (aynı veri seti içindeki benzer bir katılımcının verisini kullanır) ve mean imputation (tüm grubun ortalamasını atar).