最尤法やベイズ法、ＥＭアルゴリズム、種々の代入法など、欠測データの具体的な処理方法を厳選して紹介。

ないデータは無視する？もっともらしい値を入れる？医学や社会科学・ビジネス分野など、人を対象とする分野で避けられない欠測データ。その解析法を誤ると、思わぬバイアスが生じかねない。これに対処すべく、最尤法やベイズ法、ＥＭアルゴリズム、種々の代入法、重み付き推定方程式など、具体的な手法を厳選して紹介。近年の研究成果をベースに、読者を正しいデータ解析へと導く。
もくじ情報：１　はじめに：欠測のＤｏ’ｓ　ａｎｄ　Ｄｏｎ’ｔｓとガイドライン；２　欠測データに対する最尤法；３　ＥＭアルゴリズム；４　単一代入と多重代入；５　回帰分析モデルにおける欠測データ解析；６　脱落を伴う経時測定データの解析；７　欠測データメカニズムの検討

高井　啓二(タカイ　ケイジ)
関西大学商学部准教授