The handling of missing binary data in language research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are frequently confronted with unanswered questions or items on their questionnaires and tests, due to factors such as item difficulty, lack of testing time, or participant distraction. This paper first presents results from a poll confirming previous claims (Rietveld & van Hout, 2006; Schafer & Gra- ham, 2002) that data replacement and deletion methods are common in research. Language researchers declared that when faced with missing answers of the yes/no type (that translate into zero or one in data tables), the three most common solutions they adopt are to exclude the participant’s data from the analyses, to leave the square empty, or to fill in with zero, as for an incorrect answer. This study then examines the impact on Cronbach’s α of five types of data insertion, using simulated and actual data with various numbers of participants and missing percentages. Our analyses indicate that the three most common methods we identified among language researchers are the ones with the greatest impact n Cronbach's α coefficients; in other words, they are the least desirable solutions to the missing data problem. On the basis of our results, we make recommendations for language researchers concerning the best way to deal with missing data. Given that none of the most common simple methods works properly, we suggest that the missing data be replaced either by the item’s mean or by the participants’ overall mean to provide a better, more accurate image of the instrument’s internal consistency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle