Anne Viallefont

Aie ! j'ai des données manquantes... Ouf ! des solutions existent...

Résumé

Quels que soient les questions étudiées et le type de données récoltées, il est fréquent de rencontrer des données manquantes. La plupart du temps le processus qui génère l'absence d'une valeur pour une variable n'est pas complètement aléatoire, et si on ne traite pas correctement le problème on risque d'obtenir des estimations biaisées des paramètres et / ou de leur variance. Les techniques actuelles de traitement des données manquantes sont en plein essor, grâce notamment à la capacité de calcul croissante des ordinateurs. Ce séminaire présente quelques méthodes recommandées, avec des applications à des données transversales et longitudinales en économie de la santé. Nous montrerons en particulier comment utiliser à bon escient les techniques d'imputation multiple et de modélisation conjointe.

Contact : Simone Bertoli pour plus d'informations sur le cycle des séminaires recherche CERDI.