Dati mancanti

Recensioni dei lettori

Le recensioni sottolineano come il libro di Paul Allison sia una risorsa preziosa per comprendere e affrontare i dati mancanti nella ricerca sulle scienze sociali. Viene lodato per la chiarezza, l'accessibilità e la guida pratica alle varie tecniche, in particolare all'imputazione multipla. Tuttavia, alcuni lettori esprimono preoccupazione per le implicazioni etiche della manipolazione dei dati e per la semplicità dei metodi presentati rispetto a set di dati più complessi.

⬤ Stile di scrittura chiaro e accessibile, che rende comprensibili concetti complessi.
⬤ Guida pratica alla gestione dei dati mancanti, compresi metodi come l'imputazione multipla.
⬤ Conciso e facile da trasportare, utile come riferimento rapido.
⬤ Ottimo per i principianti e i non specialisti che cercano un'introduzione intuitiva.
⬤ Approfondimenti utili e di alta qualità che possono migliorare la ricerca.

⬤ Alcuni lettori trovano eticamente discutibile la gestione della manipolazione dei dati.
⬤ Desiderio di discussioni più approfondite su alcune tecniche avanzate e sulla loro applicabilità a insiemi di dati non tradizionali.
⬤ Casi di contenuti mancanti nelle copie fisiche segnalati dagli utenti.

(basato su 15 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Missing Data

Contenuto del libro:

Utilizzando numerosi esempi e suggerimenti pratici, questo libro offre una spiegazione non tecnica dei metodi standard per la gestione dei dati mancanti (come l'eliminazione di liste o casi) e di due metodi più recenti (e migliori), la massima verosimiglianza e l'imputazione multipla.

Chiunque si sia affidato a metodi ad hoc, statisticamente inefficienti o distorti, troverà in questo libro una soluzione accessibile e gradita ai propri problemi di gestione dei dati mancanti.