Lidando com dados ausentes em R

O Capítulo 1 apresenta dados ausentes, explicando o que são valores ausentes, como eles se comportam em R, como detectá-los e como contá-los. Em seguida, apresentamos resumos de dados ausentes e como resumir a ausência ao longo de casos, variáveis e como explorar por grupos dentro dos dados. Por fim, discutimos visualizações de dados ausentes, como produzir visualizações gerais para todo o conjunto de dados e por variáveis, casos e outros resumos, e como explorar isso por grupos.

No segundo capítulo, você vai aprender a descobrir valores ausentes ocultos como "missing" ou "N/A" e substituí-los por NA. Você vai aprender a lidar de forma eficiente com valores ausentes implícitos — aqueles que estão ausentes por implicação, mas não aparecem explicitamente. Também abordamos como explorar a dependência dos dados ausentes, discutindo Missing Completely at Random (MCAR), Missing At Random (MAR), Missing Not At Random (MNAR) e o que isso significa para a sua análise de dados.

Neste capítulo, você vai aprender fluxos de trabalho para lidar com dados ausentes. Apresentamos estruturas de dados especiais, a shadow matrix e os dados nabular, e mostramos como usá-las em fluxos de trabalho para explorar dados ausentes, de modo que você possa associar resumos de ausência aos valores nos dados. Você vai aprender a usar o ggplot para explorar e visualizar como os valores mudam à medida que outras variáveis se tornam ausentes. Por fim, você aprende a visualizar ausência em duas variáveis e como e por que visualizar ausências em um gráfico de dispersão.

Neste capítulo, você vai aprender a preencher os valores ausentes nos seus dados, processo conhecido como imputação. Você vai aprender a imputar e rastrear valores ausentes e quais são as características boas e ruins das imputações, para que possa explorar, visualizar e avaliar os dados imputados em relação aos valores originais. Você vai aprender a usar, avaliar e comparar diferentes modelos de imputação e explorar como diferentes modelos de imputação afetam as inferências que você pode tirar dos modelos.