Giới thiệu về đa điền khuyết (Multiple Imputation) cho dữ liệu bị thiếu An introduction to Multiple Imputation for missing data Vấn đề phổ biến nhưng thường bị bỏ qua Trong bất kỳ dự án phân tích dữ liệu thực tế nào, một trong những thách thức đầu tiên và phổ biến nhất mà chúng ta gặp phải là dữ liệu bị thiếu (missing data). Các phương pháp xử lý đơn giản như xóa bỏ tất cả các quan sát có giá trị thiếu (listwise deletion) hoặc thay thế giá trị thiếu bằng giá trị trung bình (mean imputation) tuy dễ thực hiện nhưng thường dẫn đến các kết luận sai lầm: ước lượng bị chệch, sai số chuẩn không chính xác, và làm mất đi sức mạnh thống kê của mẫu. Để giải quyết vấn đề này một cách khoa học, phương pháp Đa điền khuyết (Multiple Imputation – MI) đã ra đời như một tiêu chuẩn vàng. Ý tưởng cốt lõi của MI là thay vì tạo ra một bộ dữ liệu “hoàn chỉnh” duy nhất, chúng …