Gérer les résultats de test manquants

Si nous voulons utiliser les scores SAT comme variable de résultat, il faut examiner les valeurs manquantes. Analysez le profil de données manquantes pour toutes les variables de nyc_scores avec miss_var_summary() du paquet naniar. naniar s'intègre au style de code Tidyverse, y compris l'opérateur pipe (%>%).

Il manque 60 résultats dans chaque matière. Même s'il existe plusieurs paquets R pour des méthodes d'imputation plus avancées, comme MICE, Amelia et mi, nous allons continuer d'utiliser simputation et impute_median().

Créez un nouveau jeu de données, nyc_scores_2, en imputant le score de mathématiques par arrondissement (Borough). Notez toutefois que impute_median() renvoie la variable imputée avec le type « impute ». Vous la convertirez en numérique dans une étape distincte.

simputation et dplyr sont chargés.