Veri Tamamlama
İmputation
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Boylamsal (longitudinal) bir klinik çalışmada, bazı hastaların üçüncü ay ölçümlerine katılamaması durumunda, hastaların önceki test skorları ve demografik özellikleri kullanılarak regresyon tabanlı veri tamamlama uygulanır ve veri seti matris formuna getirilir.
Derin Analiz
Kantitatif araştırma yöntemlerinde ve veri biliminde, eksik veri problemi (missing data) istatistiksel gücün azalmasına ve yanıltıcı tahmincilere yol açabilir. Veri tamamlama, bu kayıpların telafi edilmesi için kullanılır. Tekli tamamlama (single imputation) yöntemleri varyansı yapay olarak daraltırken, Rubin tarafından geliştirilen çoklu tamamlama (multiple imputation) yaklaşımı, eksik veriden kaynaklanan belirsizliği hesaba katmak için birden fazla tamamlanmış veri seti üretir ve sonuçları birleştirir. Böylece parametre tahminlerinde standart hataların güvenilirliği korunur.
Etimoloji
Latince 'imputare' (hesaba katmak, atfetmek, yüklemek) fiilinden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Eksik veriyi tamamen silme (listwise deletion) yaklaşımı ile karıştırılır; silme işlemi örneklem boyutunu küçültüp yanlılığa yol açarken, veri tamamlama mevcut bilgiyi koruyarak matrisi doldurur.

