MulaiMulai sekarang secara gratis

Membuat Tabel Keberadaan Data Hilang

Ringkasan keberadaan data hilang yang baru saja kita hitung memberikan jumlah dan persentase observasi yang hilang untuk kasus dan variabel.

Cara lain untuk merangkum data hilang adalah dengan membuat tabel berapa kali terdapat 0, 1, 2, 3, data hilang dalam sebuah variabel, atau dalam sebuah kasus.

Dalam latihan ini kita akan membuat tabel jumlah data hilang pada setiap kasus dan variabel menggunakan miss_var_table() dan miss_case_table(), serta mengombinasikan ringkasan ini dengan operator group_by dari dplyr untuk mengeksplorasi ringkasan berdasarkan variabel pengelompokan dalam himpunan data.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Menangani Data Hilang di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Untuk himpunan data airquality:

  • Buat tabel data hilang untuk setiap variabel menggunakan miss_var_table().
  • Buat tabel data hilang untuk setiap kasus menggunakan miss_case_table().
  • Gabungkan tabulasi sebelumnya dengan fungsi group_by() dari dplyr untuk membuat tabulasi untuk setiap variabel dan kasus, berdasarkan setiap Month.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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()
Edit dan Jalankan Kode