Comment enlever les NA en faisant une ACM ?

Bonjour,

je suis en train de faire une ACM (suivie d'une CAH) sur mes données (50 variables).

J'ai mis la première colonne en rownames puis j'ai codé en 0-1-2-3-4 mes données afin qu'elles soient factorielles.

Le problème : lorsque je fais un na.omit(data), il ne me reste plus que 23 lignes... au lieu de 200.

Est-il possible de comprendre les lignes comportant les NA tout en ne prenant pas en compte les NA lors de l'ACM ?

Merci d'avance.

Est-il possible de comprendre les lignes comportant les NA tout en ne prenant pas en compte les NA lors de l'ACM ?

non.

Les analyses multivariées comme beaucoup d'autres analyses n'aiment bizarrement pas les valeurs manquantes .

Arf

Merci pour la réponse.

Je vais diviser par 10 mon nombre de lignes, c'est très dommage de perdre autant de données.

Peut-être que je devrais enlever les variables contenant beaucoup de NA afin de garder plus de lignes ?

Peut-être que je devrais enlever les variables contenant beaucoup de NA afin de garder plus de lignes ?

Ce serait effectivement une bien meilleure solution. Surtout avec 50 variables tu peux te permettre d'en éliminer.

après il y a aussi des algorithmes qui gèrent les données manquantes et quand la proportion de celle-ci est limitée (par ex <10%) alors les sorties des analyses gardent leur sens. C'est par exemple le cas de nipals mais il en existe d'autre. Je chercherai MCA with missing data sur le net pour voir s'il n'y a pas une librairie de R qui permet de faire ça.

Oui, je l'ai trouvée hier, c'est la librairie missMDA

Le programmeur de FactoMineR explique comment conserver les valeurs manquantes afin de les imputer sur sa vidéo :

https://www.youtube.com/watch?v=4F2C11hcvMM&list=PLnZgp6epRBbQu2QtCyqYL80In1P-A_Iud&index=13