Nền tảng lý thuyết về các cơ chế dữ liệu khuyết Theoretical foundations of missing data mechanisms Tại sao “nguyên nhân” lại quan trọng? Khi đối mặt với dữ liệu khuyết, phản ứng đầu tiên của nhiều người có thể là tìm cách “lấp đầy” các ô trống hoặc đơn giản là “xóa bỏ” những dòng không hoàn chỉnh. Tuy nhiên, những cách tiếp cận này có thể cực kỳ nguy hiểm nếu chúng ta không hiểu được *tại sao* dữ liệu lại bị khuyết ngay từ đầu. Vấn đề không chỉ nằm ở sự tồn tại của các giá trị bị thiếu, mà là ở “cơ chế” hay quy luật đằng sau sự thiếu hụt đó. Việc áp dụng sai phương pháp xử lý cho một cơ chế dữ liệu khuyết cụ thể có thể dẫn đến các ước tính bị chệch một cách có hệ thống, làm sai lệch hoàn toàn kết quả nghiên cứu của bạn. Để giải quyết vấn đề này một cách khoa học, nhà thống kê học Donald Rubin đã phát triển một hệ …