Page 182 -

ิ
ิ
้
คลังความรดจทัลและฐานข้อมลจดหมายเหต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร ์
ู
ุ
ู

วิจัยธุรกิจที่คุณทำได: จากการเริ่มตนสูความสำเร็จ 167
3.6.2 การจัดการกับข^อมูลที่สูญหายหรือผิดพลาด (Handling Missing or Erroneous

Data)

การจัดการข]อมูลที่สูญหายเปfนเรื่องสำคัญ เพราะข]อมูลที่ขาดหายอาจส.งผลกระทบต.อความแม.นยำใน
การวิเคราะหS หากไม.มีการจัดการที่เหมาะสม อาจทำให]ผลลัพธSของงานวิจัยเบี่ยงเบนและนำไปสู.ข]อสรุปท ี่

ผิดพลาด (Gorard, 2020)

ตัวอย.างเช.น องคSกรแห.งหนึ่งกำลังวิเคราะหSปYจจัยที่ส.งผลต.อประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน แต .
พบว.ามีข]อมูลผลการประเมินการปฏิบัติงานของพนักงานบางส.วนที่สูญหาย การจัดการกับปYญหานี้อาจทำได ]

ดังนี้:

1. วิเคราะหgรูปแบบของข@อมูลที่สูญหาย ตรวจสอบว.าข]อมูลสูญหายแบบสุ.มหรือมีรูปแบบ เช.น

พนักงานในแผนกใดแผนกหนึ่งไม.ได]รับการประเมิน

2. การแทนที่ข@อมูล (Imputation)

- ใช]ค.าเฉลี่ยของผลการประเมินในแผนกเดียวกันแทนค.าที่สูญหาย
- ใช]การวิเคราะหSการถดถอยเพื่อประมาณค.าผลการประเมินที่สูญหาย โดยใช]ตัวแปรอื่นๆ เช.น อาย ุ

งาน ระดับการศึกษา เปfนตัวทำนาย

3. การใช@เทคนิคทางสถิติที่รองรับข@อมูลสูญหาย: เช.น Maximum Likelihood Estimation ในการ

วิเคราะหSโมเดลสมการโครงสร]าง (SEM) เพื่อศึกษาความสัมพันธSระหว.างปYจจัยต.างๆ กับประสิทธิภาพการ
ทำงาน

สรุปได]ว.า การเตรียมข]อมูลสำหรับการวิเคราะหSเปfนขั้นตอนที่สำคัญในการรับประกันคุณภาพของผล

การวิเคราะหS การทำความสะอาดข]อมูล การเข]ารหัส และการจัดการกับข]อมูลที่สูญหายช.วยให]การวิเคราะห S

เปfนไปอย.างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ ธุรกิจที่ใช]เทคนิคการเตรียมข]อมูลอย.างถูกต]องสามารถตัดสินใจบน
พื้นฐานของข]อมูลที่เชื่อถือได] ซึ่งช.วยเพิ่มความแม.นยำและประสิทธิภาพในกระบวนการดำเนินงาน