결측값의 종류, 처리방법, R에서의 결측값 처리 함수

 

결측값(Missing Values)은 데이터 집합에서 값이 비어있거나 측정되지 않은 상태를 나타냅니다. 이러한 결측값은 데이터 분석과 통계에서 흔히 발생하며, 적절하게 처리해야 합니다. 아래에서 결측값에 대한 설명과 R에서의 처리 방법과 관련 함수를 설명하겠습니다.

1. 결측값의 종류:

MCAR (Missing Completely at Random): 결측값이 완전히 무작위로 발생하는 경우입니다. 다른 변수와 상관없이 데이터가 누락됩니다.

MAR (Missing at Random): 결측값이 다른 변수와 관련이 있는 경우입니다. 예를 들어, 나이와 수입 데이터가 모두 있을 때, 성별 정보가 누락된 경우입니다.

MNAR (Missing Not at Random): 결측값이 누락된 변수와 관련이 있고 그 관계가 데이터에 나타나지 않는 경우입니다. 예를 들어, 수입이 높을수록 응답률이 낮아지는 설문 조사에서 수입 정보가 누락된 경우입니다.

2. 결측값 처리 방법:

제거 (Deletion): 결측값이 포함된 행 또는 열을 제거합니다. na.omit() 함수를 사용합니다. 이 방법은 데이터 손실을 초래할 수 있으므로 주의해야 합니다.

대체 (Imputation): 결측값을 다른 값으로 대체합니다. 평균, 중앙값, 최빈값 또는 예측 모델을 사용하여 대체할 수 있습니다. mean(), median(), mode(), 또는 다양한 패키지를 활용합니다.

3. R에서의 결측값 처리 함수:

결측값 확인: is.na(data) 함수를 사용하여 데이터에서 결측값이 있는지 확인합니다.

결측값 대체: ifelse() 함수를 사용하여 조건에 따라 결측값을 대체할 수 있습니다. 예를 들어, data$age <- ifelse(is.na(data$age), mean(data$age, na.rm = TRUE), data$age)는 결측값을 해당 변수의 평균 값으로 대체합니다.

결측값 제거: na.omit(data) 함수를 사용하여 결측값이 있는 행을 제거합니다.

대체 패키지: mice, missForest와 같은 패키지를 사용하여 결측값을 예측 모델로 대체할 수 있습니다. 이 방법은 데이터의 패턴을 고려하여 결측값을 예측하는 데 도움이 됩니다.

결측값 처리는 데이터 분석 작업에서 중요한 부분이며, 결측값을 어떻게 처리하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 결측값 처리 방법을 선택해야 합니다.