𝗟'𝗶𝗺𝗽𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗮𝗿 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗲𝘀𝘁 𝘂𝗻𝗲 𝗺é𝘁𝗵𝗼𝗱𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗴é𝗿𝗲𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗺𝗮𝗻𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗽𝗿é𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝘃𝗮𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗺𝗮𝗻𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗯𝗮𝘀é𝗲𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗱'𝗮𝘂𝘁𝗿𝗲𝘀 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀｡

Deux approches largement utilisées, l'imputation déterministe par régression et l'imputation stochastique par régression, diffèrent dans la manière dont elles gèrent la variabilité des valeurs imputées. Comprendre ces différences est essentiel pour choisir la méthode appropriée pour votre analyse.

🔹 𝓛'𝓲𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭é𝓽𝓮𝓻𝓶𝓲𝓷𝓲𝓼𝓽𝓮 par régression remplace les valeurs manquantes par les valeurs prédites issues d'un modèle de régression. Elle est simple et facile à mettre en œuvre, garantissant une cohérence avec les prédictions du modèle de régression. Cependant, elle ne prend pas en compte la variabilité naturelle des données, car toutes les valeurs imputées se situent directement sur la ligne de régression. Ce manque de variabilité peut déformer les relations dans les données, réduisant la variabilité et sous-estimant les erreurs standard.

🔹 𝓛'𝓲𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓼𝓽𝓸𝓬𝓱𝓪𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 par régression s'appuie sur l'imputation déterministe en ajoutant un bruit aléatoire (provenant des résidus du modèle de régression) aux valeurs prédites. Cette approche préserve la variabilité naturelle des données, introduisant une randomisation qui reflète mieux la distribution réelle de la variable comportant des valeurs manquantes. Bien qu'elle offre des résultats d'imputation plus réalistes, elle est légèrement plus complexe à implémenter que la régression déterministe.

𝓒𝓸𝓶𝓹𝓪𝓻𝓪𝓲𝓼𝓸𝓷 𝓿𝓲𝓼𝓾𝓮𝓵𝓵𝓮

L'image jointe met en évidence les différences entre l'imputation déterministe et stochastique par régression. Dans le panneau gauche, l'imputation déterministe par régression est représentée, où toutes les valeurs imputées (points rouges) se trouvent directement sur la ligne de régression. Ce manque de variabilité peut entraîner des schémas irréalistes dans les données. En revanche, le panneau droit illustre l'imputation stochastique par régression, où les valeurs imputées incluent un bruit ajouté provenant des résidus du modèle de régression. Cette approche capture mieux la variabilité naturelle observée dans les données (points noirs), offrant ainsi une représentation plus réaliste.

𝓠𝓾𝓮𝓵𝓵𝓮 𝓶é𝓽𝓱𝓸𝓭𝓮 𝓭𝓮𝓿𝓮𝔃-𝓿𝓸𝓾𝓼 𝓾𝓽𝓲𝓵𝓲𝓼𝓮𝓻 ?

Si votre analyse nécessite de préserver la variabilité et de maintenir des relations précises entre les variables, l'imputation stochastique par régression est généralement le meilleur choix. En introduisant une randomisation qui reflète la variabilité naturelle des données, la régression stochastique produit des résultats plus réalistes et évite les biais potentiels introduits par la régression déterministe.

Joachim Schork

Inscrivez-vous dès maintenant pour réserver votre place pour la prochaine session de notre 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗲𝗻 𝗘𝗰𝗼𝗻𝗼𝗺é𝘁𝗿𝗶𝗲 𝗲𝘁 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗤𝘂𝗮𝗻𝘁𝗶𝘁𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀

#dataanalytics #datascience #dataanalytics #statisticien