Nošķeltās vidējās vērtības pielietošana trūkstošu datu gadījumā randomizētos kontrolētos pētījumos - Kleinberga, Sendija (Latvijas Universitāte, 2022)
Šajā darbā tiek apskatīta nošķeltā vidējā vērtība trūkstošu datu gadījumā un hipotēžu testi nošķelto vidējo vērtību salīdzināšanai -- permutāciju, Jūenas un EL tests. Tiek sniegts arī ieskats par daudzkārtējo imputāciju. Tiek izstrādāts simulāciju eksperiments, kur metodes tiek apskatītas praktiski un rezultāti tiek attēloti tabulās, lai tos būtu vieglāk salīdzināt. Tiek analizēts arī reāls datu piemērs. Darbā var novērot atšķirīgus rezultātus starp metodēm.

This bachelor's thesis discusses trimmed means in case of missing data and hypothesis tests for comparing trimmed means -- permutation, Yuen's and EL tests. An overview of multiple imputation is also given. A simulation experiment is developed where the methods are discussed in a practical terms and the results are presented in tables for easy comparison. A real data example is also analysed. Different results can be observed between methods.
Using trimmed means in randomized controlled trials
Keywords: Matemātika; randomizēti kontrolēti pētījumi; trūkstošo datu problēma; nošķeltā vidējā vērtība; permutāciju tests; empīriskā ticamība