Données croisées et manquantes Salut !
J'ai besoin de ton aide!
J'ai effectué des mesures de masse répétées sur les mêmes individus pendant 5 ans.
J'ai essayé de répéter ces données tous les mois, mais certains mois, je n'ai aucune donnée. J'ai donc des données manquantes.
Cependant, je veux voir comment la masse évolue en termes de mois, année et mois * année.
J'ai donc la variable dépendante "masse", puis les variables indépendantes: "mois", "année" et "mois * année"; "individu" est une variable aléatoire.
Cependant, comme il me manque des valeurs depuis quelques mois et que je mets la croix "mois * année" dans mon modèle, celui-ci ne fonctionne pas (il n'y a pas de valeurs).
J'aimerais savoir si vous avez une solution à ce problème.
Merci d'avance !!!
Re: croisement et données manquantesAvec seulement 5 années de données, je suggérerais de commencer par une vue graphique des données - une série chronologique pour tous les 60 mois. S'il semble y avoir une tendance saisonnière, il sera important d'inclure le mois dans votre modèle (ou peut-être une combinaison de mois). La tendance devrait être facile à repérer si elle est présente. Plus compliqué est un modèle saisonnier qui change au fil du temps - ce qui signifie que la variation saisonnière est différente chaque année. Cela ressemble à ce que vous essayez de modéliser - mais avec 5 années de données mensuelles, je pense qu'il sera difficile pour tout test statistique de trouver un modèle saisonnier changeant - même si, graphiquement, vous devriez pouvoir le décrire. Enfin, quel que soit le modèle que vous exécutez, je vous suggère d'utiliser la plate-forme Fit Model afin de pouvoir sélectionner l'option "Informative manquante" pour traiter les données manquantes. Vous pouvez également vouloir imputer les données manquantes.
Re: croisement et données manquantesComment coder les valeurs du mois? 1-12? Si c'est le cas, insérez le mois dans l'année. Je pensais que le mois allait de 1 à 60.
Re: croisement et données manquantesMerci pour votre réponse.
Seulement, si je ne mets que le "mois" dans mon modèle, j'obtiendrai une moyenne de masse pour chaque mois, toutes années confondues. Ce qui est bon pour avoir un modèle général de variation de masse dans le temps.
Si je ne mets que l'année, j'obtiendrai une moyenne de masse pour chaque année, mais dans mon cas, je veux savoir s'il existe une différence dans le schéma de masse annuel.
Re: croisement et données manquantesJe pense que vous n'avez pas de prédicteurs indépendants. Mois et Année ne sont que des intervalles différents du même prédicteur, le temps. C'est comme entrer dans un modèle C + T + F (T) + T * f (T).
Vous devez utiliser Mois ou Année mais pas les deux en même temps dans le prédicteur linéaire.
