BaşlayınÜcretsiz başlayın

Eksik vakaları ve değişkenleri görselleştirme

Değişkenler ve vakalar genelinde eksikliklere net bir bakış elde etmek için gg_miss_var() ve gg_miss_case() kullan. Bunlar, miss_var_summary() ve miss_case_summary() işlevlerinin görsel karşılıklarıdır.

Ayrıca bir değişkeni facet olarak seçerek, her kategori için ayrı bir grafik olacak şekilde birden çok grafiğe ayırabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

riskfactors veri kümesini kullanarak:

  • gg_miss_case() ile vakalardaki eksiklerin sayısını görselleştir.
  • gg_miss_case() kullanarak vakalardaki eksiklerin sayısını keşfet ve education değişkenine göre facet uygula.
  • gg_miss_var() ile değişkenlerdeki eksiklerin sayısını görselleştir.
  • gg_miss_var() kullanarak değişkenlerdeki eksiklerin sayısını keşfet ve education değişkenine göre facet uygula.

Tüm verinin görselleştirmeleriyle faceting uyguladıkların arasındaki farklarda neler dikkatini çekiyor?

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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 = ___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır