二元邏輯迴歸分析研究代謝物和疾病狀態間的關係，數據異常值和缺失值佔數據百分之多少算數據質量合格？數據清洗最多剔除多少比例異常值？

1.資料質量合格的判定

在進行二元邏輯迴歸分析研究代謝物與疾病狀態之間的關係時，關於資料異常值和缺失值的處理沒有固定的標準或百分比規定，因為資料中異常值和缺失值的“合格”比例取決於多種因素，包括研究的具體領域、資料的性質以及資料量的大小。但是，如果資料集中的異常值或缺失值超過5%到10%，則可能需要特別注意。




2.資料清洗中剔除異常值的比例

在處理異常值時應保持謹慎。刪除過多的資料可能會導致偏見和減少分析的統計能力。剔除資料的決策應該是基於統計分析和對資料質量的綜合評估，而不是基於固定的百分比。一般情況下，剔除少於5%的異常值被認為是可接受的，尤其是當這些值無法透過生物學或實驗設計合理解釋時。每個研究的情況都不同，應根據具體情況決定刪除多少異常值。在某些情況下，即使是高達10%-15%的異常值剔除也可能是合理的，前提是有充分的理由和透明的記錄。




建議在剔除異常值之前，可以使用統計測試來確定這些值是否顯著偏離整體資料。對於缺失值，可以考慮使用資料插補技術，如均值插補、中位數插補或更復雜的方法（如K最近鄰或多重插補），而不是簡單地刪除缺失資料。




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