質問: 欠損値を分析ごとに排除することについて。 時々、これまでの論文を見ていますと、 ほとんどのものは、無回答などを全て除いた質問紙のみを扱っていますが、 たまに、欠損値を分析ごとに排除した論文を見ます。 この方法どう思いますか。 やはり、質問ごとに欠損値の扱い方が違うということは、それだけ精密な結果は出にくくなると思いますか? キーワード 心理学 統計学 数学
回答: 精密な結果は出にくくなると思います。 受検者内の検定で欠損値のあるデータを排除することは当然です。 受検者間の検定の場合、排除しなくとも良いようにも思えますが、恣意的なデータになってしまいます。 また、その欠損値の意味が不明である以上、全てのデータへの信憑性も下がります。 もしかしたら、気付かずに1問飛ばしてしまったのかもしれません。 すると、全てのデータがずれてしまいます。 倫理的観点からして、答えたくない項目があったのであれば、そのデータを扱うことはできません。 いずれにせよ、不完全なデータを扱えば、不完全な結果しか導かれないことになります。 分析ごとに排除するデータを変えるということは、受検者に異なった構成の質問紙を渡したことと同義です。 そうすると、もはや研究ではなくなってしまいます。