विवरण

जब आप अपना सैंपल आकार, मिसिंग डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), मिसिंग डेटा की विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और outlier detection की विधि (Z-score, IQR, Mahalanobis) दर्ज करते हैं, तो यह आपके शोध-पत्र के "Data Pre-processing" अनुभाग में सीधे शामिल किए जा सकने वाला अकादमिक अनुच्छेद तैयार करता है। यदि आपकी चुनी गई विधि और मिसिंग डेटा पैटर्न के बीच कोई पद्धतिगत विरोधाभास हो (जैसे, MNAR पैटर्न में listwise deletion का उपयोग), तो यह उसे स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातक विद्यार्थियों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा विश्लेषण करते हैं और डेटा प्री-प्रोसेसिंग अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।