Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 9 – données manquantes - 28/03/25
Practical guide to understanding scientific publications. Episode 9 – Missing data
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Résumé |
Introduction |
Dans une recherche, les données manquantes ou valeurs manquantes correspondent au cas où aucune valeur n’est représentée pour une variable pour une observation donnée. Les données manquantes sont une réalité omniprésente dans la recherche médicale.
Messages principaux |
Il existe trois types de données manquantes. Les données manquantes de manière complètement aléatoire (missing completely at random [MCAR]) sont indépendantes à la fois des variables observables et des paramètres d’intérêt non observables. Les données manquantes aléatoirement (missing at random [MAR]) ne sont pas aléatoires, mais elles peuvent être entièrement expliquées par des variables pour lesquelles il existe des informations complètes. Les données manquantes par omission prévisible (missing not at random [MNAR]) sont des données manquantes à cause de la valeur de la donnée. Il existe différents moyens de tenir compte de la présence de données manquantes : l’imputation simple et multiple, l’omission et l’analyse. Ces différentes méthodes sont discutées dans cet article.
Conclusion |
La gestion appropriée des données manquantes est cruciale pour garantir des résultats fiables et des conclusions valides. Cet article détaille les différentes notions liées aux données manquantes.
El texto completo de este artículo está disponible en PDF.Summary |
Introduction |
In research, missing data or missing values correspond to the case where no value is represented for a variable for a given observation. Missing data are an omnipresent reality in medical research.
Main message |
There are 3 types of missing data. Missing Completely At Random (MCAR) are independent of both observable variables and unobservable parameters of interest. Missing at Random (MAR) data are not random but can be fully explained by variables where complete information exists. Missing Not At Random (MNAR) is data that are missing because of the value of the data. There are various ways of accounting for missing data: single and multiple imputations, omission and analysis. These different methods are discussed in this article.
Conclusion |
Appropriate management of missing data is crucial to ensure reliable results and valid conclusions. This article details the various notions associated with missing data.
El texto completo de este artículo está disponible en PDF.Mots clés : Données manquantes, Imputations multiples, Biais
Keywords : Missing data, Multiple imputations, Bias
Esquema
Vol 8 - N° 2
P. 51-53 - avril 2025 Regresar al número
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- Editorial board
- Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 7 – Pourquoi et comment réaliser une régression pour expliquer une variable d’intérêt
- V. Dumas, J.-P. Tasu
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