Herkennen van mechanismen voor ontbrekende data
In deze oefening krijg je zes verschillende scenario’s waarbij sommige gegevens ontbreken. Probeer elk scenario toe te wijzen aan het meest waarschijnlijke mechanisme voor ontbrekende data. Ter opfrissing, hier zijn enkele algemene richtlijnen:
- Als de reden voor het ontbreken puur willekeurig is, dan is het MCAR.
- Als de reden kan worden verklaard door een andere variabele, dan is het MAR.
- Als de reden afhangt van de ontbrekende waarde zelf, dan is het MNAR.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Omgaan met missende data met imputaties in R
Praktische interactieve oefening
Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.
Begin met trainen