「中位數插補」是一種統計技術，用於處理數據中的缺失值。它通過計算數據集的中位數來填補缺失值，這樣可以保留數據的整體分佈特徵，並減少因缺失值而引起的偏差。中位數插補特別適用於處理偏態分佈的數據，因為中位數對極端值不敏感，能夠提供更穩定的估計。
這是一種使用中位數來填補缺失數據的技術，通常在數據分析和統計建模中使用。中位數插補能夠有效降低數據偏差，特別是在數據集包含極端值的情況下。
例句 1：
在這個研究中，我們使用中位數插補來處理缺失的觀察數據。
In this study, we used median imputation to handle missing observational data.
例句 2：
中位數插補可以幫助提高模型的準確性。
Median imputation can help improve the accuracy of the model.
例句 3：
使用中位數插補時，應注意數據的分佈特徵。
When using median imputation, it's important to consider the distribution characteristics of the data.
這個術語通常用於描述用中位數取代缺失值的過程，這在數據預處理階段是常見的做法，特別是在進行回歸分析或其他統計分析之前。
例句 1：
我們決定在數據清理過程中使用中位數替換。
We decided to use median replacement during the data cleaning process.
例句 2：
中位數替換是一種簡單而有效的缺失值處理方法。
Median replacement is a simple yet effective method for handling missing values.
例句 3：
這種方法特別適合於具有偏態分佈的數據集。
This method is particularly suitable for datasets with skewed distributions.
指用中位數替換缺失數據的過程，這種方法在社會科學和醫學研究中經常使用，以保留數據的整體特徵。
例句 1：
在社會科學研究中，經常使用中位數替換來處理缺失數據。
In social science research, median substitution is often used to handle missing data.
例句 2：
中位數替換能夠有效保留數據的分佈。
Median substitution can effectively preserve the distribution of the data.
例句 3：
我們在數據分析中選擇了中位數替換作為缺失值的處理方案。
We chose median substitution as the method for handling missing values in our data analysis.