Quelles sont les meilleures pratiques pour documenter et signaler les données manquantes dans l’analyse des données?

1 Identifier les types de données manquantes

Les données manquantes peuvent avoir différentes causes et implications, selon le type de données et le contexte de l’analyse. Par exemple, les données manquantes peuvent être dues à des erreurs aléatoires, à des non-réponses, à la censure ou à une omission intentionnelle. Certains types de données manquantes sont plus problématiques que d’autres et nécessitent différentes stratégies pour les gérer. Par conséquent, vous devez identifier et documenter les types de données manquantes dans votre ensemble de données et expliquer comment ils affectent votre analyse.

2 Choisissez une méthode appropriée pour gérer les données manquantes

Il existe différentes méthodes pour gérer les données manquantes, telles que la suppression, l’imputation ou la modélisation. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients, et peut ne pas convenir à toutes les situations. Par exemple, la suppression des données manquantes peut réduire la taille de l’échantillon et introduire un biais, tandis que l’imputation des données manquantes peut introduire de l’incertitude et de l’erreur. La modélisation des données manquantes peut tenir compte des mécanismes et des relations sous-jacents, mais peut être complexe et gourmande en calcul. Par conséquent, vous devez choisir une méthode appropriée pour traiter les données manquantes, en fonction du type, de la quantité et du modèle d’absence, ainsi que des objectifs et des hypothèses de votre analyse.

3 Évaluez l’impact des données manquantes sur votre analyse

Le traitement des données manquantes peut affecter la qualité et la validité de votre analyse, vous devez donc évaluer l’impact des données manquantes sur vos résultats et conclusions. Par exemple, vous pouvez comparer les statistiques descriptives et les distributions des données complètes et incomplètes, et vérifier les différences significatives ou les valeurs aberrantes. Vous pouvez également évaluer la sensibilité et la robustesse de votre analyse à différentes méthodes ou scénarios de traitement des données manquantes, et indiquer la plage ou les intervalles de confiance de vos estimations.

4 Signaler les données manquantes et les hypothèses

Enfin, vous devez signaler les informations et les hypothèses manquantes de manière claire et transparente, afin que votre public puisse comprendre et évaluer votre analyse. Par exemple, vous pouvez signaler la proportion et le modèle de données manquantes dans votre ensemble de données, ainsi que le type et le mécanisme de données manquantes. Vous pouvez également indiquer la méthode et la justification du traitement des données manquantes, ainsi que les limites et les incertitudes impliquées. Vous pouvez également fournir le code ou les scripts que vous avez utilisés pour gérer les données manquantes ou partager l’ensemble de données avec les indicateurs de données manquants.

En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez documenter et signaler les données manquantes dans l’analyse des données de manière systématique et rigoureuse, et éviter les pièges et les erreurs potentiels.

5 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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