欠測機構の仮定別に推定値の感度を比べる

欠測データの仮定を変えた推定値を並べ、結果がどの仮定で変わるか可視化します。

目安時間：45分難易度：上級アプリ：Copilot in Excel

PURPOSE

このプロンプトでできること

欠測データの仮定を変えた推定値を並べ、結果がどの仮定で変わるか可視化します。

PREPARE

欠測率・パターン、解析対象、基準推定値、MCAR/MAR/MNARの根拠、事前に定めた感度モデルを用意してください。

WORKFLOW

欠測の対象、発生時点、欠測率、使用した手法を揃えてください。

AI INSTRUCTION

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

欠測機構の想定ごとに、入力された推定結果・区間・標本数を比較してください。再計算できないときは推定値を作らず、必要な分析を明記してください。仮定別の差と結論が変わる範囲を示し、欠測機構をデータだけで特定できたと断定しないでください。
【欠測情報・モデル】
【感度分析結果】

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

基準推定値10。未観測値の感度シナリオ: 基準から−2、0、+2。各シナリオの推定結果は未入力。

単純な感度範囲は8〜12。モデル結果が未入力のため、信頼区間・結論の頑健性は判定できません。

TIPS

観測値と仮定で補った値を分離して記録してください。

感度分析は欠測値の真値を確定しません。解析責任者が仮定とモデル実行結果を検証してください。