ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluarea imputărilor: Pe mai multe variabile

Până acum, am explorat modalități de a analiza variabile individuale sau perechi de variabile și valorile lor imputate. Uneori, însă, vrei să examinezi imputările pentru mai multe variabile simultan. Pentru asta, trebuie să efectuezi câteva operațiuni de reorganizare a datelor. Această lecție acoperă modul în care se realizează această prelucrare, care poate deveni puțin complexă atunci când lucrezi cu date de tip nabular. Funcția shadow_long() transformă datele în formatul potrivit pentru acest tip de vizualizări.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește shadow_long() pentru a aduna datele imputate din ocean_imp_mean, concentrându-te pe humidity și air_temp_c.
  • Afișează datele și inspectează-le.
  • Explorează imputările într-o histogramă folosind geom_histogram(), plasând valorile pe axa x, colorând în funcție de prezența/absența datelor și aplicând faceting după variable.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Gather the imputed data 
ocean_imp_mean_gather <- shadow_long(___,
                                     ___,
                                     ___))
# Inspect the data
___

# Explore the imputations in a histogram 
ggplot(ocean_imp_mean_gather, 
       aes(x = value, fill = value_NA)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~variable)
Editează și rulează codul