书籍摘要

《Best Practices in Data Cleaning》是一本由Jason W. Osborne撰写的关于数据清理和分析的实用指南，旨在帮助研究者在收集数据前后进行有效的数据清理工作，以提高研究结果的准确性和可靠性。本书涵盖了从数据收集的规划到数据分析前的数据筛查、处理缺失数据、处理极端值等多个方面的最佳实践方法。

作者简介

Jason W. Osborne是美国Old Dominion University的教育心理学副教授，专注于定量研究方法和应用统计学的研究与教学。他曾在多个领域的项目中担任评估员或顾问，并在学术期刊上发表了大量关于最佳实践方法的文章。

内容概述

本书分为三个部分，系统地介绍了数据清理的全过程。

第一部分：数据收集前的最佳实践

• 第2章：讨论了数据收集的统计功效问题，强调了在研究设计阶段计算样本量的重要性，以确保研究有足够的统计功效来检测效应。
• 第3章：探讨了如何确保样本能够真正代表目标人群，强调了样本选择的多样性和代表性对研究结果的影响。
• 第4章：介绍了使用大型数据集时如何处理复杂抽样问题，包括如何应用权重和设计效应来调整样本偏差。

第二部分：数据清理与筛查

• 第5章：详细介绍了如何筛查数据中的潜在问题，包括数据分布的描述和正态性检验。
• 第6章：重点讨论了处理缺失或不完整数据的方法，包括缺失数据的分类、处理方法及其对研究结果的影响。
• 第7章：探讨了极端值和影响点的识别与处理，分析了极端值对统计分析的影响以及如何通过数据转换等方法来处理这些问题。
• 第8章：介绍了通过Box-Cox变换等方法来改善变量的正态性，以提高统计分析的准确性。

第三部分：高级数据清理主题

• 第10章：讨论了随机应答、动机性误应答和反应倾向等问题，分析了这些问题对研究结果的潜在影响。
• 第11章：探讨了将连续变量二分化的弊端，强调了保持变量连续性的重要性。
• 第12章：针对重复测量数据的清理问题，提出了处理这类数据时的特殊挑战和方法。

书籍特色

• 实用性强：本书不仅提供了理论指导，还结合了大量实际案例，帮助读者理解如何在实际研究中应用数据清理的最佳实践方法。
• 覆盖面广：从数据收集前的规划到数据分析前的准备，本书涵盖了数据清理的全过程，为研究者提供了一站式的指导。
• 易于理解：作者尽量使用通俗易懂的语言来解释复杂的统计概念，使本书不仅适合统计学专家，也适合初学者和实践者。

适用人群

本书适合从事社会科学研究的学者、学生以及需要进行数据分析的专业人员。无论是刚刚开始学习统计学的学生，还是经验丰富的研究者，都能从本书中获得有价值的指导和启发。

总之，《Best Practices in Data Cleaning》是一本全面、实用且易于理解的数据清理指南，为研究者提供了在数据收集和分析过程中确保数据质量的宝贵建议和方法。