Explorar más combinaciones de valores perdidos
Puede ser útil obtener un poco de información adicional sobre el número de casos en cada condición de ausencia.
En este ejercicio, vamos a añadir información sobre el número de casos observados usando n() dentro de la función summarize().
Después añadiremos un nivel adicional de agrupación, analizando la combinación de que falte la humedad (humidity_NA) y que falte la temperatura del aire (air_temp_c_NA).
Este ejercicio forma parte del curso
Tratamiento de datos faltantes en R
Instrucciones del ejercicio
Usando group_by() y summarize() sobre wind_ew:
- Resume por la ausencia de
air_temp_c_NA. - Resume por la ausencia de
air_temp_c_NAyhumidity_NA.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)
# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___, ___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)