données manquantes

En statistiques, les données manquantes ou les valeurs manquantes se produisent lorsqu’aucune valeur de données n’est représentée pour une variable pour une observation donnée. Les données manquantes sont courantes et peuvent avoir un effet significatif sur l'inférence, les performances de prédiction ou toute autre utilisation faite avec les données. Des données manquantes peuvent exister dans les données en raison d'une « omission de réponse » pour l'observation donnée. Dans cette situation, aucune information n'est fournie pour un élément, pour plusieurs éléments ou pour une unité entière, c'est-à-dire un sujet. Certains éléments sont plus susceptibles d'avoir une « omission de réponse » que d'autres. Par exemple, les données concernant le revenu sont souvent manquantes. L'attrition est un type de données manquantes qui peut survenir dans les études longitudinales. Par exemple, en étudiant le développement d'un sujet avec une mesure répétée dans un laps de temps. L'absence de données se produit lorsque les participants abandonnent avant la fin du test, ainsi il manque une ou plusieurs mesures. Les données manquent souvent en recherche en économie, en sociologie et en science politique parce que les gouvernements ou les entités privées ne peuvent pas ou choisissent de ne pas communiquer certaines statistiques critiques. L'information pourrait aussi être indisponible. Parfois, les valeurs manquantes sont causées par le chercheur. Ces situations arrivent lorsque la collecte des données est mal effectuée ou que des erreurs sont commises lors de la saisie des données . Différents types de données manquantes existent, ce qui impacte de différentes manières la validité des conclusions d'une recherche. Les données peuvent être soit manquantes de manière complètement aléatoire, soit manquantes aléatoirement, soit manquantes par omission prévisible. Les données manquantes peuvent être traitées de la même manière que les données censurées.