Préparation statistique des données : gestion des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes

Les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes sont fréquemment rencontrées lors de la collecte de données. La présence de valeurs manquantes réduit les données disponibles pour l'analyse, compromettant la puissance statistique de l'étude, et finalement la fiabilité de ses résultats. De plus, cela cause un biais significatif dans les résultats et dégrade l'efficacité des données. Les valeurs aberrantes affectent considérablement le processus d'estimation des statistiques (par exemple, la moyenne et l'écart-type d'un échantillon), entraînant des valeurs surestimées ou sous-estimées. Par conséquent, les résultats de l'analyse des données dépendent considérablement des méthodes utilisées pour traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. À cet égard, cette revue discute des types de valeurs manquantes, des méthodes d'identification des valeurs aberrantes, et de la prise en charge des deux.