Dependência dos dados ausentes

Lidando com dados ausentes em R

Nicholas Tierney

Statistician

Resumo

  • MCAR Missing Completely at Random

  • MAR Missing At Random

  • MNAR Missing Not At Random

Lidando com dados ausentes em R

MCAR: O que é?

A ausência não tem relação com nenhum dado observado ou não observado.

test vacation
NA TRUE
11.533340 FALSE
10.126115 TRUE
NA FALSE
NA TRUE
8.551881 FALSE
NA FALSE
NA TRUE
10.608264 TRUE
Lidando com dados ausentes em R

MCAR: Quais as implicações

Implicações

  • Imputar é recomendável
  • Excluir observações reduz a amostra e limita a inferência, mas não gera viés
  • Você deve imputar os dados
Lidando com dados ausentes em R

MAR: O que é?

A ausência depende de dados observados, mas não de dados não observados

Implicações:

  • Imputar
  • Excluir observações não é ideal; pode gerar viés
test vacation depression
NA TRUE 87.93109
11.533340 FALSE 40.02708
10.126115 TRUE 48.62883
NA FALSE 88.21743
NA TRUE 90.29282
8.551881 FALSE 44.77343
NA FALSE 89.48865
NA TRUE 89.99209
10.608264 TRUE 45.56832
Lidando com dados ausentes em R

MNAR: O que é?

A ausência da resposta está ligada a um valor não observado relevante para a avaliação de interesse.

Implicações:

  • Haverá viés ao excluir ou imputar
  • A inferência pode ser limitada; prossiga com cautela.
test vacation depression
NA TRUE NA
11.533340 FALSE 11.533340
10.126115 TRUE 10.126115
NA FALSE NA
NA TRUE NA
8.551881 FALSE 8.551881
NA FALSE NA
NA TRUE NA
10.608264 TRUE 10.608264
Lidando com dados ausentes em R

Exemplo: MCAR

vis_miss(mt_cars, cluster = TRUE)

Lidando com dados ausentes em R

Exemplo: MAR

oceanbuoys %>% arrange(year) %>% vis_miss()

Lidando com dados ausentes em R

Exemplo: MNAR

vis_miss(ocean, cluster = TRUE)

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Vamos praticar!

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