Có bao giờ ổn để thả quan sát mất tích?

Tôi có một bộ dữ liệu xem xét các đơn xin nhập cư và chấp nhận thị thực (cấp thị thực). Tỷ lệ được tính cho "chấp nhận" và "từ chối" các đơn xin thị thực.

Tuy nhiên, bộ dữ liệu cũng có các giá trị cho các trường hợp đã bị đóng. Thông thường, đây là khi người nhập cư ngừng hiển thị các cuộc hẹn, di cư ở nơi khác hoặc chết. Bởi vì những con số này không được sử dụng khi tỷ lệ được tính toán, tỷ lệ thường hiển thị là thiếu (vì các trường hợp không được chấp nhận cũng không bị từ chối).

Điều đó đang được nói, nếu các trường hợp duy nhất trong năm đó là "nếu không đóng cửa", liệu có bao giờ được bỏ những quan sát này? Một phần của vấn đề mà tôi gặp phải là những năm ngẫu nhiên trong bộ dữ liệu sẽ bị loại bỏ, bởi vì các quyết định duy nhất cho năm đó đã bị đóng.

Các trường hợp đóng cửa khác rất tùy tiện, và như tôi đã đề cập, rất có thể là những trường hợp người nhập cư di cư ở nơi khác, và có lẽ chỉ sử dụng quốc gia đầu tiên làm nơi quá cảnh tạm thời. Dữ liệu không nói cụ thể lý do tại sao những người nhập cư rời đi, tại sao họ bị đóng cửa, v.v. Tôi không thực sự chắc chắn làm thế nào để đối phó với những giá trị còn thiếu này. Tôi không tin rằng các phương pháp cắt bỏ tiêu chuẩn sẽ hoạt động ở đây, do tính toán tỷ lệ (nhưng tôi có thể sai).

Sự khác biệt quan trọng là trong trường hợp của bạn không phải là sự phân biệt giữa MCAR, MAR và NMAR, mà là giữa các giá trị thiếu thực và giá trị thiếu cơ học. Các giá trị thực bị thiếu là các giá trị tồn tại, nhưng vì một số lý do không được ghi lại. Các giá trị thiếu cơ học không tồn tại, nhưng cấu trúc hình chữ nhật của bộ dữ liệu buộc chúng tôi phải cung cấp cho nó một giá trị, ví dụ như trạng thái mang thai nếu tập dữ liệu của bạn cũng bao gồm nam giới. Kỹ thuật cắt ngang được thiết kế cho các giá trị thiếu thực sự. Ví dụ của bạn là một trường hợp thiếu giá trị cơ học; quyết định chưa được đưa ra, vì vậy giá trị của nó không tồn tại. Nếu một phần đáng kể người di cư tiếp tục thì đó là một tính năng quan trọng của quá trình di chuyển và việc đưa ra các giá trị đó sẽ che giấu tính năng đó.

Rõ ràng là một sự pha trộn của ít nhất 2 quá trình mất tích khác nhau.

1. Những người chết vì thủ tục không liên quan đến nguyên nhân / từ bỏ / vv. do các lý do khác hơn là kết quả có thể của thủ tục. Ở đây một số tranh luận theo MAR có ý nghĩa (nếu bạn có thể xác định rõ các trường hợp).
2. Những người từ bỏ / rút / bỏ học do không hoàn thành một số quy tắc và / hoặc nghĩ rằng họ khó có thể thành công hoặc điều đó quá rắc rối. Ở đây nó phụ thuộc vào việc bạn có thể từ dữ liệu bạn đã đánh giá cơ hội của họ nếu họ tiếp tục. Nếu bạn có thể giả định MAR là tốt, nếu không bạn có một tình huống MNAR khó khăn.

Làm gì với MNAR là khó. Giả sử những trường hợp như vậy không có thành công có thể là một chút cực đoan (hoặc rất phù hợp, sau tất cả chúng đã không thành công). Hoặc áp đặt theo MAR và xem xét làm cho các trường hợp này ít thành công hơn cho đến khi bạn đạt 0% và dự tính phạm vi giá trị đó.