« Méthode de suppression » : différence entre les versions
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Les méthodes de suppression effacent directement les observations qui contiennent des valeurs manquantes dans les données brutes. C'est la stratégie adoptée lorsque le nombre de valeurs manquantes n'est pas élevé et que leur suppression n'influencera pas les applications en aval. Toutefois, lorsque le taux de valeurs manquantes atteint un certain niveau, le fait de les ignorer et de les supprimer peut conduire à des résultats biaisés et à une diminution de la puissance et de la précision statistiques, puisque la taille de l'échantillon adéquat est réduite et que les données sont incomplètes. | |||
Voir aussi '''[[imputation des séries chronologiques]]''' | Voir aussi '''[[imputation des séries chronologiques]]''' | ||
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''Deletion methods | ''Deletion methods directly erase the observations that contain missing values from raw data. It is the adopted strategy when the missing values are not high and when their deletion will not influence the downstream applications. However, when the missing values rate reaches some level, ignoring and deleting them can lead to biased outcomes and to the decrease of the statistical power and precision, since the adequate sample size is reduced and the data is incomplete.'' | ||
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Version du 29 novembre 2024 à 12:46
en construction
Définition
Les méthodes de suppression effacent directement les observations qui contiennent des valeurs manquantes dans les données brutes. C'est la stratégie adoptée lorsque le nombre de valeurs manquantes n'est pas élevé et que leur suppression n'influencera pas les applications en aval. Toutefois, lorsque le taux de valeurs manquantes atteint un certain niveau, le fait de les ignorer et de les supprimer peut conduire à des résultats biaisés et à une diminution de la puissance et de la précision statistiques, puisque la taille de l'échantillon adéquat est réduite et que les données sont incomplètes.
Voir aussi imputation des séries chronologiques
Français
Méthode de suppression
Anglais
Deletion Method
Deletion methods directly erase the observations that contain missing values from raw data. It is the adopted strategy when the missing values are not high and when their deletion will not influence the downstream applications. However, when the missing values rate reaches some level, ignoring and deleting them can lead to biased outcomes and to the decrease of the statistical power and precision, since the adequate sample size is reduced and the data is incomplete.
Source
