Deneklerin (iki grup) titreşimi algılama yeteneğini ölçen psikofizyolojik veriler topladım. Titreşimli bir prob daha küçük ve daha küçük yer değiştirmelerde cilde karşı hareket eder ve özne titreşimi ne zaman hissettiğini gösterir. Ne yazık ki, yüksek frekanslarda, prob sadece kısa bir mesafe hareket edebilir ve bazen probun hareket edebileceği en büyük mesafe, deneklerin algılayabileceği kadar büyük değildir. Bu nedenle, bazı konular için doğru eşik değerlerim var, ancak titreşimi hiç hissetmeyen bazıları için, eşiklerinin daha büyük olduğunu bildiğim bir değere sahibim. Bu verileri hala eklememin bir yolu var mı? Ve bunu analiz etmenin en iyi yolu nedir?
5
Bunlara sansür gözlemleri denir . Nasıl dahil edeceğiniz, yaptığınız istatistiksel analiz türüne bağlıdır.
Ertelenmiş terimi kullanmam dışında Procrastinator'a katılıyorum. Sağ sansürleme adı verilen bir simlar problemine yaklaşım, hayatta kalma analizinde gerçekleşir, burada kesilmiş değeri tutarsınız, ancak değerin tam bir değer mi yoksa sansürlü bir değer mi olduğunu gösteren bir gösterge değişkenine sahiptir. Hayatta kalma analizinde bununla başa çıkmanın basit bir yolu vardır, ancak bunun nedeni bir hayatta kalma eğrisi tahmin ediyor olmanızdır. Burada ortalamaları hesaplamak isteyebilirsiniz. Eğer trucation'ı görmezden gelirseniz, ortalamayı hafife alırsınız. Eğer kesilmiş noktaları atarsanız, ortalamayı hafife alırsınız.
—
Michael R. Chernick
Kesik değerleri uygun şekilde birleştirmek için eşik değerden daha büyük olduğu göz önüne alındığında prob mesafesi için bir olasılık modeline sahip olmanız gerekir. Daha sonra bu dağılımın ortalamasını alabilir ve ağırlıklandırmanın kesilmiş vakaların oranına göre kesilmiş dağılımın ortalaması ile kesilmemiş değerlerin ortalamasını kullanarak ağırlıklı bir ortalama hesaplayabilirsiniz.
—
Michael R. Chernick
Niteliksiz verileri atmanız durumunda kesilme ne olur. Bunu yapmak istemiyorsun! Cale, bu sansürlenmiş değerlerde bilgi olduğunu ve bunları analiz etmenin bazı standart yolları (ve uyanık olmayanlar için tuzaklar) olduğundan şüpheleniyorsunuz. Ancak iyi bir cevap vermek için ne tür bir analiz aradığınızı bilmemiz gerekir. Özellikle, bu verilerin tedavisi, bir regresyonda bağımlı veya bağımsız değişken olarak görünmelerine bağlı olarak temelde farklıdır. Belki de bunun üzerinde durulabilirdiniz?
—
whuber
Eldeki istatistiksel soru ile ilgisi olmayan küçük detaylar, ancak bilmek yararlı olabilir: Bu tür veriler genellikle “psikofizyolojik” değil (kalp atış hızı veya cilt iletkenlik ölçümleri gibi şeyleri içerir, ancak duyumlar hakkında öznel yargıları içermez) “psikofiziksel” veri olarak adlandırılır. ). Bu aynı zamanda insanların genellikle bu tür verilere nasıl davrandığına dair literatür aramanıza yardımcı olabilir.
—
Gala