Rastgele Eksik Veri
Missing At Random (MAR)
Tanım
Veri setindeki belirli değerlerin eksikliğinin, eksik olan değişkenin kendi değerine değil, ancak ölçülen diğer gözlenebilir değişkenlere bağlı olduğu eksik veri mekanizması.
Örnek Vaka / Uygulama
100 katılımcı üzerinde yürütülen bir alkol ve madde kullanımı anketinde, 12 erkeğin madde kullanımı sorusunu boş bıraktığı, kadınların ise tüm soruları yanıtladığı senaryoda; eksik verinin nedeni madde kullanımının miktarı değil, katılımcının cinsiyetidir. Cinsiyet değişkeni bilindiği sürece eksiklik modeli kontrol altına alınabilir.
Derin Analiz
İstatistiksel modellemede kayıp veri (missing data) analizi, bulguların geçerliliğini doğrudan etkileyen kritik bir süreçtir. Donald Rubin'in veri eksikliği sınıflandırmasında MAR (Missing at Random), verinin eksik olma olasılığının hedef değişkenin (y) kendi değerine değil, fakat diğer gözlenen değişkenlere (x) koşullu olarak bağımlı olduğu durumu ifade eder. Örneğin, depresyon şiddeti araştırmasında kadınların gelir düzeyi beyan etme olasılığı erkeklere göre daha düşükse ve gelir verisindeki eksiklik sadece cinsiyet değişkeniyle açıklanabiliyorsa, bu veri MAR olarak kabul edilir. MCAR'dan (Tamamen Rastgele Eksik Veri) farklı olarak MAR durumunda eksiklik mekanizması rastgele değildir ancak elimizdeki diğer veriler kullanılarak modellenip telafi edilebilir. Doğru ele alınmadığında regresyon katsayılarında ve parametre tahminlerinde ciddi yanılgılara (bias) yol açar; bu nedenle çoklu atama (multiple imputation) veya maksimum olabilirlik (maximum likelihood) gibi gelişmiş istatistiksel yöntemler gerektirir.
Etimoloji
Karıştırmayın
MCAR (Missing Completely at Random - Tamamen Rastgele Eksik Veri) ile sıklıkla karıştırılır. MCAR'da eksiklik hiçbir değişkene bağlı değilken, MAR'da eksiklik diğer gözlenen değişkenlere bağımlıdır. MNAR (Missing Not at Random) durumunda ise eksiklik doğrudan verinin kendi değerine bağlıdır.