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결측 사례와 변수 시각화하기

변수와 사례 전반의 결측 상태를 한눈에 파악하려면 gg_miss_var()와 gg_miss_case()를 사용하세요. 이는 각각 miss_var_summary()와 miss_case_summary()의 시각화 버전입니다.

또한 특정 변수를 기준으로 facet을 적용해 범주마다 하나씩 여러 플롯으로 나누어 볼 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 결측치 다루기

강의 보기

연습 안내

riskfactors 데이터셋을 사용해 다음을 수행하세요.

  • gg_miss_case()로 사례별 결측 개수를 시각화하세요.
  • gg_miss_case()에 facet을 적용해 변수 education별로 사례별 결측 개수를 탐색하세요.
  • gg_miss_var()로 변수별 결측 개수를 시각화하세요.
  • gg_miss_var()에 facet을 적용해 변수 education별로 변수별 결측 개수를 탐색하세요.

전체 데이터를 한 번에 본 시각화와 facet을 적용한 시각화를 비교했을 때 무엇이 보이나요?

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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 = ___)
코드 편집 및 실행