Données manquantes

Donald Rubin distingue en 1976 trois régimes : les données manquent complètement au hasard lorsque l’absence ne dépend d’aucune variable mesurée ni de la valeur manquante elle-même ; elles manquent au hasard lorsque l’absence dépend d’autres variables observées ; elles manquent de façon non aléatoire lorsque l’absence dépend directement de la valeur qui aurait été observée. Supprimer purement les participants incomplets, la pratique la plus répandue, ne reste statistiquement défendable que dans le premier cas, le moins fréquent et rarement vérifié avant d’être supposé.

Définition

Définition et périmètre

Données manquantes sert ici de catégorie générale. Elle rassemble notamment Imputation multiple. Ces sous-notions partagent un domaine, mais elles ne sont ni interchangeables ni nécessairement présentes ensemble.

Comprendre

Mécanisme et fonction

Données manquantes dépend de la manière dont l’information est sélectionnée, interprétée et maintenue disponible. Le processus peut être rapide ou réfléchi, volontaire ou partiellement automatique ; ces dimensions doivent être distinguées avant de lui attribuer une cause unique.

Son caractère utile ou coûteux dépend moins de sa simple présence que de sa fréquence, de sa souplesse et de son ajustement au contexte. Un fonctionnement ponctuel peut soutenir l’adaptation ; le même fonctionnement, devenu automatique ou exclusif, peut réduire les possibilités de réponse.

Observer

Formes et variations

Les exemples rendent la notion plus concrète sans en faire une règle générale. Un même comportement peut remplir une autre fonction dans une autre situation.

Références

Dernière révision documentaire : septembre 2026.