Que signifie "Modèles de manque"?
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Les schémas de données manquantes font référence aux façons dont les données peuvent être incomplètes. Dans plein de situations réelles, toutes les infos attendues ne sont pas collectées ou enregistrées. Ça peut arriver pour différentes raisons, comme des erreurs dans la collecte de données ou des limites dans les méthodes utilisées.
Types de Schémas de Données Manquantes
Il y a plusieurs types de schémas de données manquantes :
Données Manquantes Uniformes : Ça se produit quand les données manquent de manière aléatoire, sans biais spécifique. Ça veut dire que toutes les parties de l'ensemble de données ont une chance égale d'être incomplètes.
Données Manquantes Non Uniformes : Ça arrive quand les données manquent d'une façon qui reflète des problèmes ou des biais spécifiques dans la manière dont les données ont été collectées. Par exemple, certains groupes ou catégories pourraient être plus susceptibles d'avoir des données manquantes à cause de facteurs comme le design de l'étude ou la sélection des participants.
Importance de Comprendre les Schémas de Données Manquantes
Reconnaître les schémas de données manquantes est super important pour analyser les données correctement. Quand les chercheurs savent comment les données sont manquantes, ils peuvent choisir de meilleures méthodes pour gérer ces lacunes. Ça aide à faire des prédictions ou des conclusions plus précises basées sur les données qu'ils ont, ce qui est particulièrement important dans des domaines comme la santé et les sciences sociales.