𝐋'𝐢𝐦𝐩𝐮𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐩𝐚𝐫 𝐥𝐚 𝐦𝐨𝐲𝐞𝐧𝐧𝐞 𝐞𝐬𝐭 𝐮𝐧𝐞 𝐦é𝐭𝐡𝐨𝐝𝐞 𝐜𝐨𝐮𝐫𝐚𝐧𝐭𝐞 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐭𝐫𝐚𝐢𝐭𝐞𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐯𝐚𝐥𝐞𝐮𝐫𝐬 𝐦𝐚𝐧𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐝𝐚𝐧𝐬 𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧é𝐞𝐬 𝐧𝐮𝐦é𝐫𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬.
Elle remplace les valeurs manquantes par la moyenne des valeurs observées, garantissant ainsi que l'ensemble de données reste complet et facile à utiliser. Mais est-ce vraiment une bonne option ?
U𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚. Let's go!
𝓟𝓸𝓾𝓻𝓺𝓾𝓸𝓲 𝓬𝓱𝓸𝓲𝓼𝓲𝓻 𝓵'𝓲𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓪𝓻 𝓵𝓪 𝓶𝓸𝔂𝓮𝓷𝓷𝓮 ?
✔️ Simple et rapide à mettre en œuvre, nécessitant peu de calculs. ✔️ Préserve la taille de l'ensemble de données, évitant ainsi la perte de lignes précieuses.
À 𝓺𝓾𝓸𝓲 𝓯𝓪𝓲𝓻𝓮 𝓪𝓽𝓽𝓮𝓷𝓽𝓲𝓸𝓷 ?
❌ Remplacer les valeurs manquantes par la moyenne peut réduire la variabilité naturelle des données, ce qui peut entraîner des estimations biaisées dans les analyses. ❌ Peut déformer les relations entre les variables, notamment dans les modèles prédictifs. ❌ Ne tient pas compte de l'incertitude introduite par les valeurs manquantes, ce qui peut affecter la validité des inférences statistiques.
𝓔𝔁𝓲𝓼𝓽𝓮-𝓽-𝓲𝓵 𝓭𝓮 𝓶𝓮𝓲𝓵𝓵𝓮𝓾𝓻𝓮𝓼 𝓪𝓵𝓽𝓮𝓻𝓷𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮𝓼 ?
Le "𝖕𝖗𝖊𝖉𝖎𝖈𝖙𝖎𝖛𝖊 𝖒𝖊𝖆𝖓 𝖒𝖆𝖙𝖈𝖍𝖎𝖓𝖌" est une alternative très efficace à l'imputation par la moyenne. Cette méthode identifie les valeurs observées les plus proches de la valeur prédite pour une entrée manquante et sélectionne aléatoirement l'une de ces correspondances comme remplacement. Elle préserve la variabilité naturelle des données, en faisant une approche plus robuste par rapport à l'imputation simple par la moyenne. Le "𝖕𝖗𝖊𝖉𝖎𝖈𝖙𝖎𝖛𝖊 𝖒𝖊𝖆𝖓 𝖒𝖆𝖙𝖈𝖍𝖎𝖓𝖌" fonctionne également bien pour traiter les valeurs aberrantes et maintenir l'intégrité des relations entre les variables. Pour améliorer encore la fiabilité et la robustesse, il est recommandé de créer plusieurs imputations. Cette approche génère plusieurs ensembles de données plausibles, tient compte de l'incertitude dans le processus d'imputation et produit des résultats plus fiables pour les analyses suivantes.
L'image ci-dessous illustre l'impact de l'imputation par la moyenne. La ligne noire représente la distribution des données originales avant l'imputation, tandis que la ligne rouge montre la distribution des données après l'imputation. Remarquez comment l'imputation par la moyenne réduit la distribution, ce qui diminue la variabilité et peut potentiellement impacter les analyses qui dépendent de la structure originale des données. Dans les cas où il est essentiel de préserver la variabilité des données, il convient de considérer des méthodes d'imputation alternatives.
Explorez vos Données : Appliquez ces méthodes à vos propres données pour extraire des insights spécifiques à votre contexte.
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