ПочатиПочніть безкоштовно

Візуалізація пропусків у випадках і змінних

Щоб отримати чітке уявлення про пропуски у змінних і випадках, скористайтеся gg_miss_var() і gg_miss_case(). Це візуальні аналоги до miss_var_summary() і miss_case_summary().

Графіки можна розділити на кілька панелей — по одній для кожної категорії — обравши змінну для фасетування (faceting).

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи набір даних riskfactors:

  • Візуалізуйте кількість пропусків у випадках за допомогою gg_miss_case().
  • Дослідіть кількість пропусків у випадках за допомогою gg_miss_case() і розбийте за змінною education.
  • Візуалізуйте кількість пропусків у змінних за допомогою gg_miss_var().
  • Дослідіть кількість пропусків у змінних за допомогою gg_miss_var() і розбийте за змінною education.

Що ви помічаєте у візуалізаціях для всіх даних порівняно з варіантом із фасетуванням?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 = ___)
Редагувати та запускати код