Les valeurs manquantes dans les séries chronologiques peuvent affecter considérablement l’intégrité des données et la précision des analyses. Avec des séries chronologiques, les données sont souvent utilisées dans des domaines tels que l’économie, la finance et les sciences de l’environnement, la compréhension et la lutte contre ces lacunes est crucial pour la prise de décision éclairée. Les données manquantes peuvent conduire à des résultats biaisés et à des interprétations erronées, ce qui rend les scientifiques des données pour développer des stratégies pour les gérer. Dans cet article, nous explorerons la nature des valeurs manquantes dans les séries chronologiques, les types de données manquantes et diverses approches pour gérer efficacement ces défis.
Que manquent de valeurs dans les séries chronologiques?
Des valeurs manquantes se produisent lorsqu’il existe un manque de données pour des points spécifiques dans une série chronologique, perturbant la continuité et la fiabilité de l’ensemble de données. Cela peut se produire pour diverses raisons, telles que les dysfonctionnements de l’équipement, les dossiers perdus ou simplement parce que certaines valeurs ne sont pas systématiquement mesurées. L’identification et la lutte contre ces valeurs manquantes sont essentielles pour une analyse précise des données et une modélisation efficace.
Catégories de données manquantes
Comprendre les différentes catégories de données manquantes aide à choisir la bonne stratégie pour les gérer.
Manquant complètement au hasard (MCAR)
La catégorie MCAR fait référence à des situations où la manque de données est complètement indépendante de toutes les valeurs observées ou non observées. Cela signifie qu’il n’y a pas de modèle systématique aux valeurs manquantes, ce qui facilite la gestion de l’analyse des données.
L’implication de MCAR est que si les données manquantes sont effectivement aléatoires, elle n’introduira pas de biais dans l’analyse, permettant aux analystes de procéder à la confiance dans leurs résultats.
Manquant au hasard (MAR)
MAR suggère que la manque est liée aux données observées mais pas aux données manquantes elle-même. Par exemple, si les personnes âgées sont moins susceptibles de répondre à une enquête, les réponses manquantes peuvent être liées à leur âge.
La résolution de MAR implique généralement l’utilisation de méthodes statistiques qui tiennent compte des données observées, fournissant ainsi des inférences plus fiables sans risque de biais substantiel.
Missing pas au hasard (MNAR)
Le MNAR se produit lorsque la manque dépend de la valeur des données manquantes elle-même. Cette situation peut conduire à des biais importants s’ils ne sont pas gérés de manière appropriée.
Un exemple de MNAR est une étude médicale où les patients souffrant de conditions graves peuvent être plus susceptibles d’abandonner, conduisant à des données incomplètes sur les cas les plus critiques. Les approches analytiques pour le MNAR nécessitent souvent des techniques ou des hypothèses avancées et peuvent inclure des analyses de sensibilité pour comprendre l’impact des données manquantes.
Gestion des valeurs manquantes
La lutte contre les valeurs manquantes nécessite une évaluation minutieuse de la situation. Différentes stratégies peuvent être appropriées en fonction de l’étendue et de la nature des données manquantes.
Évaluer l’ampleur des valeurs manquantes
Il est essentiel d’évaluer l’étendue des données manquantes avant de décider d’une ligne de conduite. La compréhension de la quantité de données manquait peut guider d’imputer, de supprimer ou d’ignorer des valeurs spécifiques.
Ignorer les valeurs manquantes
Dans certains scénarios, il peut être acceptable d’ignorer certaines données manquantes, en particulier si elle constitue un petit pourcentage de l’ensemble de données.
L’établissement de critères tels qu’un pourcentage de seuil peut aider à déterminer quand il est sûr de négliger les valeurs manquantes sans compromettre la qualité de l’analyse globale.
Élimination des variables
Lorsque vous traitez des données qui ont de nombreuses valeurs manquantes, une approche consiste à exclure des variables entières qui montrent une manque de manque substantielle.
Les lignes directrices sur ce processus consistent à examiner les données pour identifier les variables qui contribuent peu d’informations et à comprendre leur impact, en particulier concernant les variables dépendantes dans votre analyse.
Suppression de cas
La suppression des cas (observations) avec des valeurs manquantes est une autre approche commune. Cependant, cette méthode peut réduire considérablement la taille de l’ensemble de données et peut introduire un biais si les données manquantes sont systématiques.
Il est important de peser le nombre de cas perdus contre le potentiel de biais dans vos analyses lorsque vous optez pour cette stratégie.
Imputation
L’imputation consiste à prédire et à remplir des valeurs manquantes en fonction des données existantes. Les méthodes courantes incluent l’imputation moyenne, médiane ou mode, ainsi que des techniques plus sophistiquées comme une imputation multiple.
Les avantages de l’imputation sont substantiels, car ils permettent la préservation de la taille de l’ensemble de données et le potentiel de produire des analyses plus robustes.
Méthodes de régression
L’utilisation de techniques de régression pour prédire les valeurs manquantes est une méthode d’imputation puissante. En modélisant la relation entre les variables, les analystes peuvent estimer les valeurs manquantes en fonction des données connues.
Cependant, il est crucial de reconnaître les limites des méthodes de régression, notamment les risques de sur-ajustement et l’hypothèse de relations linéaires.
K-nearest voisins (knn)
KNN est une autre méthode populaire pour prédire les valeurs manquantes en examinant les similitudes avec les points de données à proximité.
Différentes mesures de distance peuvent être utilisées pour évaluer quels voisins sont les plus pertinents, et bien que KNN puisse être efficace, il s’accompagne également de défis tels que la complexité de calcul et la sensibilité au bruit dans les données.
