Process / pipelineMissing data
결측치 메커니즘: MCAR, MAR, 그리고 MNAR
결측치 메커니즘은 1976년 Donald Rubin이 도입한 것으로, 데이터셋에서 관측치가 누락된 이유를 분류하기 위한 형식적인 분류 체계를 제공한다. 세 가지 범주인 완전 무작위 결측(MCAR), 무작위 결측(MAR), 그리고 무작위가 아닌 결측(MNAR)은 결측 확률과 관측되었거나 관측되지 않은 값들 간의 관계를 설명한다. 올바른 메커니즘을 식별하는 것은 유효하고 편향되지 않은 추론을 보존하는 분석 전략을 결정하기 때문에 필수적이다.
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출처
- Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63(3), 581–592. DOI: 10.1093/biomet/63.3.581 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). Missing Data Mechanisms (MCAR, MAR, MNAR). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/missing-data-mechanisms
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