Visualisera saknade fall och variabler
För att få en tydlig bild av saknade värden i variabler och fall använder du gg_miss_var() och gg_miss_case(). Dessa är de visuella motsvarigheterna till miss_var_summary() och miss_case_summary().
Du kan dela upp visualiseringen i flera diagram – ett per kategori – genom att välja en variabel att dela upp efter (facet).
Den här övningen är en del av kursen
Hantera saknade värden i R
Övningsinstruktioner
Använd datamängden riskfactors:
- Visualisera antalet saknade värden i fall med
gg_miss_case(). - Utforska antalet saknade värden i fall med
gg_miss_case()och dela upp efter variabelneducation. - Visualisera antalet saknade värden i variabler med
gg_miss_var(). - Utforska antalet saknade värden i variabler med
gg_miss_var()och dela upp efter variabelneducation.
Vad lägger du märke till när du jämför visualiseringarna av hela datamängden med de uppdelade vyerna?
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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 = ___)