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Visualiser les cas et les variables manquants

Pour obtenir un portrait clair des valeurs manquantes à travers les variables et les cas, utilisez gg_miss_var() et gg_miss_case(). Ce sont les équivalents visuels de miss_var_summary() et miss_case_summary().

Vous pouvez ventiler ces graphiques en plusieurs panneaux, un par catégorie, en choisissant une variable pour le facettage.

Cette activité fait partie du cours

Gérer les données manquantes avec R

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Instructions de l’exercice

En utilisant l'ensemble de données riskfactors :

  • Visualisez le nombre de valeurs manquantes par cas avec gg_miss_case().
  • Explorez le nombre de valeurs manquantes par cas avec gg_miss_case() et créez des volets selon la variable education.
  • Visualisez le nombre de valeurs manquantes par variable avec gg_miss_var().
  • Explorez le nombre de valeurs manquantes par variable avec gg_miss_var() et créez des volets selon la variable education.

Qu'observez-vous dans les visualisations de l'ensemble des données comparativement à celles avec facettage ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Visualize the number of missings in cases using `gg_miss_case()`
gg_miss_case(___)

# Explore the number of missings in cases using `gg_miss_case()` 
# and facet by the variable `education`
gg_miss_case(___, facet = ___)

# Visualize the number of missings in variables using `gg_miss_var()`
gg_miss_var(___)

# Explore the number of missings in variables using `gg_miss_var()` 
# and facet by the variable `education`
___(___, facet = ___)
Modifier et exécuter le code