ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea valorilor lipsă pe cazuri și variabile

Pentru a obține o imagine clară a valorilor lipsă din variabile și cazuri, folosește gg_miss_var() și gg_miss_case(). Acestea sunt echivalentele vizuale ale funcțiilor miss_var_summary() și miss_case_summary().

Poți împărți graficele în mai multe panouri – câte unul pentru fiecare categorie – alegând o variabilă după care să faci facetare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind setul de date riskfactors:

  • Vizualizează numărul de valori lipsă din cazuri cu ajutorul funcției gg_miss_case().
  • Explorează numărul de valori lipsă din cazuri folosind gg_miss_case() și aplică facetare după variabila education.
  • Vizualizează numărul de valori lipsă din variabile cu ajutorul funcției gg_miss_var().
  • Explorează numărul de valori lipsă din variabile folosind gg_miss_var() și aplică facetare după variabila education.

Ce observi când compari vizualizările pentru întregul set de date cu cele obținute prin facetare?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 = ___)
Editează și rulează codul