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Metodi di sostituzione dei valori mancanti
Trasforma ciò che manca in informazione affidabile
Evento online
14/4/2026 h10.30
Come ti comporti quando devi confrontarti con valori mancanti?
⚠️ Eliminarli sarebbe la soluzione più rapida , ma è anche quella che distorce i tuoi risultati e rischia di invalidare anni di raccolta dati.
✅ Esistono metodi migliori, validati, e accessibili a tutti con Statistics for Data Analysis.
📋 A partire da dati ambientali di una serie temporale (gli inquinanti atmosferici, tema più che mai attuale), scopri come gestire i missing value in modo rigoroso, migliorare la qualità delle tue analisi e prendere decisioni più solide con esempi concreti e applicazioni reali.
Questo webinar è perfetto per te se:
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ti occupi di ricerca in ambito sanitario, ambientale e socioeconomico, o di analisi dati nella Pubblica Amministrazione
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Vuoi capire come identificare correttamente i valori mancanti
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Vuoi apprendere le principali tecniche di imputazione
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Vuoi imparare quando usare ogni metodo (e quando evitarlo)
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Vuoi evitare errori comuni che compromettono le analisi
Perché è fondamentale sapere come sostituire i valori mancanti?
Ignorare o trattare in modo superficiale i missing value può causare impatti negativi sulle tue analisi:
🚨 Bias nei risultati: se i valori mancanti non sono casuali, le analisi possono restituire risultati sistematicamente distorti.
🚨 Riduzione del campione: eliminare automaticamente i casi incompleti (listwise deletion) significa spesso perdere una parte significativa dei dati raccolti.
🚨 Perdita di potenza statistica: meno dati = minore capacità di individuare effetti reali, soprattutto negli studi complessi.
🚨 Conclusioni fuorvianti: decisioni operative, politiche pubbliche o pubblicazioni scientifiche basate su dati mal gestiti possono risultare deboli o non replicabili.
Capire il meccanismo che genera i dati mancanti è il primo passo per scegliere la strategia corretta.
Parleremo di:
✅ Come individuare la distribuzione dei valori mancanti nel tuo dataset e leggere i pattern di Missing Values Analysis.
✅ Alcuni esempi di effetto su analisi multivariate e sui grafici
✅ Comando Descriptives che evidenzia il conteggio Listwise
✅ Possibili metodi di sostituzione (media, interpolazione di punti vicini)
✅ Esempio applicativo su dati di time series
⭐ BONUS: avrai la possibilità di ricevere risposte specifiche dagli esperti, che conoscono Statistics for Data Analysis in profondità.
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