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Tabulación de valores ausentes

Los resúmenes de ausencia que acabamos de calcular nos dan el número y el porcentaje de observaciones ausentes para los casos y las variables.

Otra forma de resumir la ausencia es tabulando cuántas veces hay 0, 1, 2, 3 ausentes en una variable o en un caso.

En este ejercicio vamos a tabular el número de ausentes en cada caso y variable usando miss_var_table() y miss_case_table(), y también combinaremos estos resúmenes con el operador group_by de dplyr para explorar los resúmenes sobre una variable de agrupación del conjunto de datos.

Este ejercicio forma parte del curso

Tratamiento de datos faltantes en R

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Instrucciones del ejercicio

Para el conjunto de datos airquality:

  • Tabula los valores ausentes de cada variable usando miss_var_table().
  • Tabula los valores ausentes de cada caso usando miss_case_table().
  • Combina las tabulaciones anteriores con la función group_by() de dplyr para crear tabulaciones por variable y por caso, para cada Month.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Tabulate missingness in each variable and case of the `airquality` dataset
___(airquality)
___(___)

# Tabulate the missingness in each variable, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% group_by(___) %>% miss_var_table()

# Tabulate of missingness in each case, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% ___ %>% miss_case_table()
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