Gérer les données manquantes en ACM
missMDA impute le tableau disjonctif de sorte que les valeurs imputées n'ont pas de poids sur l'ACM construite ensuite. Ainsi missMDA renvoie un tableau disjonctif complété à partir duquel une ACM pourra être construite grâce à la fonction MCA de FactoMineR, en utilisant l'argument tab.disj.
Vidéo pour gérer les valeurs manquantes en ACM
Voici la vidéo, n'hésitez pas à la visualiser en plein écran:
Etapes et lignes de code
- estimer le nombre de dimensions nécessaires pour utiliser la formule de reconstitution grâce à la fonction estim_ncpMCA
- imputer le tableau disjonctif complet avec la fonction imputeMCA en utilisant le nombre de dimensions précédemment estimé (par défaut, 2 dimensions); cette étape complète le tableau disjonctif qui sera utilisé en ACM
- construire l'ACM sur le tableau disjonctif complété avec la fonction MCA de FactoMineR, et en utilisant l'argument tab.disj
Exemple
library(missMDA)
data(vnf)
nb = estim_ncpMCA(vnf,ncp.max=5)
tab.disj.comp = imputeMCA(vnf, ncp=4)$tab.disj
res.mca = MCA(vnf,tab.disj=tab.disj.comp)