Multiple Imputation as a Solution to the Missing Data Problem in Social Sciences

Rezumat

În acest articol analizez o serie de tehnici dezvoltate pentru înlocuirea non-răspunsurilor. Am ales drept exemplu unul dintre cele mai citate modele din literatura care analizează valorile politice în ţările post-comuniste, modelul propus în Reisinger et al. (1994). Acest model a adus o importantă contribuţie literaturii de specialitate, prin analiza valorilor politice din Rusia la începutul tranziţiei. Analizele din acest model, însă, sunt afectate de soluţia folosită de autori pentru a rezolva problema non-răspunsurilor: eliminarea cazurilor din analiză. Teoria statistică oferă soluţii alternative pentru această problemă, soluţii ce duc la obţinerea unor rezultate nebiasate. Pornind de la aceste alternative, estimez acest model folosind trei metode diferite pentru tratamentul non-răspunsurilor (imputarea la valoarea medie, imputarea prin regresie şi imputarea multiplă), pentru a testa dacă rezultatele din Reisinger et al. sunt valabile. Rezultatele re-estimărilor din acest articol arată că rezultatele iniţiale nu îşi menţin validitatea şi sugerează imputarea multiplă ca soluţie pentru problema estimării valide a coeficienţilor în prezenţa non-răspunsurilor.