𝕲𝖊𝖘𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊𝖘 𝖁𝖆𝖑𝖊𝖚𝖗𝖘 𝕸𝖆𝖓𝖖𝖚𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘 : 𝖀𝖓 𝕯é𝖋𝖎 𝕮𝖑é 𝖊𝖓 𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊 𝕯𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘

Les 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 sont un défi fréquent en 𝓪𝓷𝓪𝓵𝔂𝓼𝓮 𝓭𝓮 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼, et leur 𝓻𝓮𝓹𝓸𝓻𝓽𝓲𝓷𝓰 𝓹𝓻é𝓬𝓲𝓼 est une étape essentielle pour bien comprendre son jeu de données. En examinant les 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓮𝓽 𝓹𝓻𝓸𝓹𝓸𝓻𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼, il est possible d’évaluer leur impact potentiel sur l’analyse et de choisir la meilleure approche pour les traiter efficacement.

𝕻𝖔𝖚𝖗𝖖𝖚𝖔𝖎 𝕽𝖊𝖕𝖔𝖗𝖙𝖊𝖗 𝖑𝖊𝖘 𝖁𝖆𝖑𝖊𝖚𝖗𝖘 𝕸𝖆𝖓𝖖𝖚𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘 ?

✔️ 🅲🅾🅼🅿🆁🅴🅽🅳🆁🅴 🅻’é🆃🅴🅽🅳🆄🅴 🅳🅴🆂 🅳🅾🅽🅽é🅴🆂 🅼🅰🅽🆀🆄🅰🅽🆃🅴🆂:

Identifier les variables ou les combinaisons qui contiennent le plus de valeurs absentes permet d’avoir une vision claire de la qualité des données.
✔️ 🅾🆁🅸🅴🅽🆃🅴🆁 🅻🅴🆂 🅳é🅲🅸🆂🅸🅾🅽🆂:

Déterminer si les données manquent 𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗻𝗶è𝗿𝗲 𝗮𝗹é𝗮𝘁𝗼𝗶𝗿𝗲 𝗼𝘂 𝘀𝗲𝗹𝗼𝗻 𝘂𝗻 𝘀𝗰𝗵é𝗺𝗮 𝗽𝗿é𝗰𝗶𝘀 est essentiel pour choisir la meilleure méthode d’imputation ou de suppression.
✔️ 🅰🅼é🅻🅸🅾🆁🅴🆁 🅻🅰 🆃🆁🅰🅽🆂🅿🅰🆁🅴🅽🅲🅴:

Un reporting clair des valeurs manquantes garantit la reproductibilité de l’analyse et permet de documenter d’éventuels biais.

𝕰𝖝𝖊𝖒𝖕𝖑𝖊 𝖁𝖎𝖘𝖚𝖊𝖑

L’image jointe, générée à l’aide du package 𝑽𝑰𝑴 sous 𝑹, illustre la 𝓹𝓻𝓸𝓹𝓸𝓻𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 par variable (graphique de gauche) et 𝓵𝓮𝓼 𝓬𝓸𝓶𝓫𝓲𝓷𝓪𝓲𝓼𝓸𝓷𝓼 𝓭𝓮 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 (graphique de droite).

• 🅶🆁🅰🅿🅷🅸🆀🆄🅴 🅳🅴 🅶🅰🆄🅲🅷🅴:

Les barres rouges indiquent le pourcentage de valeurs manquantes pour chaque variable (x1, x2, x3).
• 🅶🆁🅰🅿🅷🅸🆀🆄🅴 🅳🅴 🅳🆁🅾🅸🆃🅴 :

Il montre les 𝓬𝓸𝓶𝓫𝓲𝓷𝓪𝓲𝓼𝓸𝓷𝓼 𝓭𝓮 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 entre plusieurs variables, permettant d’identifier d’éventuels schémas récurrents.

𝕻𝖔𝖚𝖗𝖖𝖚𝖔𝖎 𝖊𝖘𝖙-𝖈𝖊 𝖎𝖒𝖕𝖔𝖗𝖙𝖆𝖓𝖙 ?

• Si une 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮 𝓪 𝓾𝓷𝓮 𝓹𝓻𝓸𝓹𝓸𝓻𝓽𝓲𝓸𝓷 é𝓵𝓮𝓿é𝓮 𝓭𝓮 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼, une approche spécifique, comme une 𝓲𝓶𝓹𝓾𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓬𝓲𝓫𝓵é𝓮 𝓸𝓾 𝓾𝓷𝓮 𝓮𝔁𝓬𝓵𝓾𝓼𝓲𝓸𝓷, pourrait être nécessaire.
• Si plusieurs variables 𝓹𝓪𝓻𝓽𝓪𝓰𝓮𝓷𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓶𝓪𝓷𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 dans les mêmes observations, cela peut révéler un 𝓹𝓻𝓸𝓫𝓵è𝓶𝓮 𝓼𝔂𝓼𝓽é𝓶𝓪𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓭𝓪𝓷𝓼 𝓵𝓪 𝓬𝓸𝓵𝓵𝓮𝓬𝓽𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓭𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 ou une 𝓭é𝓹𝓮𝓷𝓭𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓮𝓷𝓽𝓻𝓮 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 à prendre en compte dans l’analyse.

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