Puuttuva tieto ja puuttuvan tiedon käsittely SAS Forum Finland 2010 Esko Levälahti Esityksen sisältö • Lähes aina tilastoaineisto sisältää puuttuvaa tietoa • Puuttuvan tiedon profilointi • Puuttuvan tiedon käsittely Puuttuvan tiedon tyypit • Aukot tiedossa – Joltakin riviltä puuttuu yksittäisiä arvoja – Koko rivin tiedot puuttuvat • Missä roolissa puuttuvaa tietoa sisältävä muuttuja on – Selittäjä – Selitettävä • Satunnaisuus – Satunnaista: arvon puuttuminen on riippumatonta muiden muuttujien arvoista – Täysin satunnaista: arvon puuttuminen on riippumatonta muiden muuttujien arvoista ja muuttujan todellisesta arvosta – Ei-satunnaista Esityksessä käytetty esimerkkiaineisto • Census bureau database: ADULT http://www.census.gov/ftp/pub/DES/www/ welcome.html – Hours_per_week: työmäärä h/viikko – Sex: Male / Female – Workclass: gov / private / self-emp Esimerkki aineistot Aineisto 1 Aineisto 2 Miehet Miehet Rivimäärä 12641 2704 2387 Puuttuvaa (%) 4,3 4,8 5,1 Rivimäärä Naiset Puuttuvaa (%) Keskiarvo Keskihajonta Private 6575 5,1 36,4 11,1 Self-emp 441 5,2 37,7 gov 1466 4,6 38,7 Workclass Private Self-emp gov workclass Keskiarvo 42,3 46,9 41,6 Keskihajonta 10,9 15,6 10,4 Workclass Private Self-emp Gov Rivimäärä 12497 2370 2412 Puuttuvaa (%) 5,4 16,5 4,1 Keskiarvo 41 43 40,6 Keskihajonta 9,4 13,2 9 Naiset Rivimäärä Puuttuvaa (%) Keskiarvo Keskihajonta Private 6794 1,9 35,8 10,4 16,5 Self-emp 430 7,50 35 13,8 10,7 gov 1495 2,7 38 9,8 workclass Puuttuvan tiedon profilointi • • • • • Proc summary /proc sql Proc freq: khiin neliötesti Proc ttest Proc logistic ... Logistinen regressioanalyysi • Indikaattorimuuttuja _missing: _missing= 1, arvo puuttuu _missing=0, arvo ei puutu • Vaatimuksia selittäjille – Kaikkien pitää olla numeerisia muuttujia – Luokkatason muuttuja muutettava kaksiluokkaisiksi, jos ei järjestysasteikollinen Logistinen regressioanalyysi • Riippumattomuus _missing vs. Sukupuoli: proc logistic data=adult_random; model _missing = sex_num; run; • Riippumattomuus _missing vs. Julkinen/yksityinen/yrittäjä: proc logistic data=adult_random; model _missing = workclass_private workclass_gov; run; Logistinen regressioanalyysi The LOGISTIC Procedure Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 Test Chi-Square Likelihood Ratio 3.4051 Score 3.4445 Wald 3.4415 DF 1 1 1 Pr > ChiSq 0.0650 0.0635 0.0636 Logistinen regressioanalyysi The LOGISTIC Procedure Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 Test Likelihood Ratio Score Wald Chi-Square DF Pr > ChiSq 1.1417 1.1538 1.1534 2 2 2 0.5651 0.5616 0.5618 The LOGISTIC Procedure Logistinen regressioanalyysi Analysis of Maximum Likelihood Estimates Parameter Intercept workclass_private workclass_gov Standard Wald DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq 1 1 1 2.9847 0.0555 -0.0214 0.0813 0.0880 0.1091 1348.2453 0.3983 0.0384 <.0001 0.5280 0.8447 Riippumattomuustestien tulokset Aineisto 1 Muuttuja Luokka Workclass Private 4,6 Self-emp 4,8 gov 4,9 Male 5,0 Female 4,5 Sex Puuttuva (%) Riippumattomuustesti p= 0,5616 (Chi-square= 1,15, DF= 2) p= 0,0635 (Chi-square= 3,44, DF= 1) Aineisto 2 Muuttuja Luokka Workclass Private 4,19 Self-emp 15,25 gov 3,58 Male 2,33 Female 6,92 Sex Puuttuva (%) Riippumattomuustesti p < 0.0001 (Chi-square= 708.1, DF= 2) p < 0.0001 (Chi-square= 247.5, DF= 1) Aineisto 1 verrattuna alkuperäiseen Miehet workclass Puuttuva (%) Keskiarvo Erotus Keskihajonta Erotus Private 4,3 42,3 0,00 10,9 0,02 Self-emp 4,8 46,9 0,00 15,6 0,03 gov 5,1 41,6 0,02 10,4 -0,09 Erotus Keskihajonta Erotus Naiset workclass Puuttuva (%) Keskiarvo Private 5,1 36,4 -0,01 11,1 -0,04 Self-emp 5,2 37,7 0,17 16,5 0,06 gov 4,6 38,7 -0,06 10,7 0,07 Aineisto 2 verrattuna alkuperäiseen Miehet workclass Puuttuva (%) Keskiarvo Erotus Keskihajonta Erotus Private 5,4 41 1,33 9,4 -0,59 Self-emp 16,5 43 3,94 13,2 -2,59 gov 4,1 40,6 1,10 9 -0,73 Naiset workclass Puuttuva (%) Keskiarvo Erotus Keskihajonta Erotus Private 1,9 35,8 -0,59 10,4 -0,82 Self-emp 7,5 35,0 -2,59 13,8 -2,69 gov 2,7 38,0 -0,72 9,8 -0,87 Puuttuvan tiedon käsittelytapoja • Puuttuvia arvoja sisältävän rivin tai muuttujan poisjättäminen • Editointi • Aineistoon tehtävä imputointi • Tilastolliseen malliin perustuva käsittely Imputointimenetelmän valinta • Mitä analyysiä varten käsittelyä tehdään? • Minkälaista puuttuvaa tietoa esiintyy? (dia 3) • Imputointituloksen ja analyysitulosten arviointi -> uuden imputointimenetelmän valinta, mikäli tuloksissa jotain selittämätöntä SAS: Imputointimenetelmiä • • • • • Moni-imputointi Yksittäisimputointi Hot deck Regressiomalliin perustuva imputointi ... Moni-imputointi • Usean muuttujan yhtäaikainen imputointi • Pyritään löytämään useita sopivia arvoja, joilla voidaan paikata puuttuva arvo • proc MI -> Analyysi Proc -> proc MIANALYZE • Yleensä oletetaan, että arvojen puuttuminen satunnaista • Usein tehoton suurilla aineistoilla Yksittäisimputointi • Joukko menetelmiä, joilla voidaan paikata yhden muuttujan puuttuvat arvot • Tehokas, mutta yksinkertainen • SAS-makro single impute: Zhang, S. Liao, J. And Zhu, Z. A SAS® Macro for Single Imputation. Yksittäisimputointi • Menetelmät voidaan jakaa neljään ryhmää: 1) Paikkaaminen keskiarvolla, minimi- tai maksimiarvolla 2) Paikkaaminen yleisimpien arvojen keskiarvolla, minimi- tai maksimiarvolla 3) Paikkaaminen datassa edeltävillä riveillä olevien arvojen keskiarvolla tai puuttuvan havainnon jälkeen tulevien arvojen keskiarvolla 4) Paikkaaminen arvolla, joka saadaan lisäämällä tai vähentämällä keskiarvosta satunnainen arvo HOT DECK • Joukko menetelmiä, joilla pyritään löytämään sopiva paikkaava arvo joltakin toiselta riviltä, joka muuten samankaltainen puuttuvan arvon sisältävän rivin kanssa • SAS-makro HOTDECK: Ellis, B. A Consolidated Macro for Iterative Hot Deck Imputation (NESUG 2007) • Lähinaapurimenetelmä / painotettu menetelmä • Yleiskäyttöinen ja tehokas Yhteenveto • Riippumattomuustestauksessa logistinen regressianalyysi yleiskäyttöinen • Jos selitettävässä muuttujassa puuttuva tieto satunnaista, ei puuttuvaa tietoa tarvitse yleensä imputoida • Löytyy SAS-makroja ja -ohjelmia imputointiin Kiitokset! • Kysymyksiä • Keskustelua www.aureolis.com Aureolis Oy - Lars Sonckin kaari 16 - FI-02600 Espoo office +358 20 741 2790 - fax +358 20 741 2791 contact@aureolis.com