Таблицы пропущенных значений
Рассчитанные нами сводки пропущенных значений показывают количество и долю пропусков в наблюдениях по случаям и переменным.
Ещё один способ обобщить пропуски — составить таблицу, показывающую, сколько раз встречается 0, 1, 2, 3 и более пропущенных значений в переменной или случае.
В этом упражнении вы будете табулировать количество пропусков в каждом случае и каждой переменной с помощью функций miss_var_table() и miss_case_table(), а также сочетать эти сводки с оператором group_by из пакета dplyr, чтобы изучить результаты в разрезе группирующей переменной в наборе данных.
Это упражнение является частью курса
Работа с пропущенными данными в R
Инструкции к упражнению
Для набора данных airquality:
- Создайте таблицу пропусков для каждой переменной с помощью
miss_var_table(). - Создайте таблицу пропусков для каждого случая с помощью
miss_case_table(). - Объедините предыдущие таблицы с функцией
group_by()из пакетаdplyr, чтобы получить таблицы для каждой переменной и каждого случая в разрезе месяцаMonth.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()