𝗚𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗗𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀 𝗠𝗮𝗻𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 : 𝗠é𝘁𝗵𝗼𝗱𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝗘𝗻𝗷𝗲𝘂𝘅 𝗲𝗻 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗗𝗼𝗻𝗻é𝗲𝘀

Les données manquantes sont un problème courant en analyse de données, et plusieurs approches permettent de les gérer en fonction de la structure des données et des exigences de l'analyse. Chaque méthode présente des avantages et des limites, et choisir la bonne approche est essentiel pour garantir la précision et la robustesse des résultats. Voici quelques méthodes populaires pour gérer les données manquantes.

1️⃣ 𝓢𝓾𝓹𝓹𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓵è𝓽𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓵𝓲𝓰𝓷𝓮𝓼 (𝓛𝓲𝓼𝓽𝔀𝓲𝓼𝓮 𝓓𝓮𝓵𝓮𝓽𝓲𝓸𝓷)

Cette méthode consiste à supprimer entièrement les lignes contenant des valeurs manquantes. Bien qu'elle simplifie l'analyse, elle peut entraîner une perte importante de données, réduisant ainsi la taille de l’échantillon et la puissance statistique. Si les données ne sont pas manquantes complètement au hasard (MCAR), cette suppression risque d’introduire un biais dans l’analyse et de fausser les résultats.

2️⃣ 𝓘𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓾𝓷𝓲𝓺𝓾𝓮 (𝓢𝓲𝓷𝓰𝓵𝓮 𝓘𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷)

Les méthodes d'imputation unique, telles que l’imputation par régression ou la méthode de correspondance de moyenne prédictive, remplacent les valeurs manquantes par une estimation plausible unique. Ces méthodes sont simples à appliquer, mais elles ne prennent pas en compte l'incertitude liée aux valeurs manquantes.

3️⃣ 𝓘𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓹𝓵𝓮 (𝓜𝓾𝓵𝓽𝓲𝓹𝓵𝓮 𝓘𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷)

L’imputation multiple corrige les limites de l’imputation unique en créant plusieurs ensembles de données imputées de manière plausible. Les résultats obtenus à partir de ces ensembles sont ensuite combinés, offrant ainsi une approche plus robuste qui tient compte de la variabilité induite par les données manquantes.

L’image jointe illustre la structure des valeurs manquantes dans un ensemble de données, où les valeurs manquantes sont représentées en rouge et les valeurs observées en bleu. Comprendre les modèles et l’étendue des données manquantes, comme le montre cette visualisation, est une étape cruciale avant de choisir la meilleure méthode de traitement. 

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