Rでデータ解析と可視化Rで欠損処理② ーLittleのMCAR検定(mcar_test)、単一代入法(確定的回帰代入法, 確率的回帰代入法, mice)ー アンケート調査や臨床試験、観察研究などで、欠損値があるデータはよく見られます。 データを解析する前に、欠損値の適切な処理を行うことはとても重要です。 そのために、データの欠損メカニズムを理解し、適した処理方法を選択していく必要があります... 2024.10.31 2024.11.06Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化Rで欠損処理① ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成、リストワイズ除去法、平均値代入法ー データ解析を行うデータを確認すると、データの抜け、いわゆる「欠損値」を含むことがあります。 データに欠損値があると、データの解析やモデリングが適切に行えないことも多く、データの前処理が必要になります。 この記事では、Rでの欠損値の処理方... 2024.04.11 2024.11.01Rでデータ解析と可視化