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Données manquantes : distinguer absence, zéro et estimation
Éviter qu’un remplacement silencieux des valeurs absentes change le sens des indicateurs.
· 3 min
Ce que ce guide permet
- Nommer les états
- Contrôler le dénominateur
- Comparer la couverture
- Documenter toute estimation
- Afficher les limites
Contrôle express
- Faut-il remplacer les absences par zéro ?
- Une moyenne peut-elle augmenter sans hausse réelle ?
Méthode pas à pas
- 01
Nommer les états
Séparez non collecté, inconnu, non applicable et zéro observé. Décrivez le sens de chaque état au point de collecte ; un champ vide ne donne pas sa cause.
Livrable : dictionnaire des états.
- 02
Contrôler le dénominateur
Notez si le calcul porte sur tous les dossiers ou seulement les valeurs renseignées. Reproduisez somme, compte et moyenne sur un petit jeu connu comprenant des absences.
Livrable : calcul avec dénominateur explicite.
- 03
Comparer la couverture
Mesurez les absences par période, canal et segment. Vérifiez si une évolution du graphique vient d’un changement de collecte plutôt que d’un comportement nouveau.
Livrable : couverture par segment.
- 04
Documenter toute estimation
Si un usage justifie une imputation, gardez valeur originale, méthode et indicateur d’estimation. Comparez la décision avec et sans cette méthode, surtout sur les groupes peu observés.
Livrable : analyse de sensibilité.
- 05
Afficher les limites
Signalez les données partielles près du résultat. Nommez un responsable pour compléter ou qualifier les absences ; gardez les versions corrigées plutôt que de réécrire silencieusement l’historique.
Livrable : statut visible et historique.
Choisir le traitement d’une valeur
Vérifiez l’état observé avant de choisir la suite.
Zéro observé
Conservez sa signification et son unité.
Observation absente
Affichez couverture et cause connue de l’absence.
Valeur estimée
Signalez méthode, version et effet sur la décision.
Fiche de travail à réutiliser
À compléter avec vos observations autorisées. Ces champs constituent une trame de travail, pas des résultats observés.
| Champ | Information à consigner |
|---|---|
| État | Cause et règle de traitement |
| Calcul | Population, compte et unités |
| Estimation | Méthode, version et sensibilité |
Exemple d’application
Situation illustrative
Cas illustratif : dix dossiers contiennent deux montants connus et huit absences. Diviser le total par dix répond à une autre question que le diviser par deux.
Décision et preuve attendue
Publiez le dénominateur, le nombre renseigné et la règle ; ne transformez pas les huit absences en achats nuls.
Distinguer les mécanismes
| Mécanisme | Utilité | Point de vigilance |
|---|---|---|
| Zéro | Résultat mesuré nul | Ne pas le créer pour remplir un vide |
| Absence | Observation indisponible | Afficher la couverture |
| Estimation | Valeur produite par une méthode | Conserver sa provenance |
Indicateurs de pilotage
| Indicateur | Ce qu’il mesure | Première action |
|---|---|---|
| Couverture | Valeurs utilisables sur dossiers attendus | Examiner les segments manquants |
| Sensibilité | Différence entre calculs documentés | Revoir les décisions instables |
Erreurs fréquentes
- Transformer toute absence en zéro
- Changer le dénominateur sans le montrer
- Imputer sans conserver provenance et sensibilité
Questions fréquentes
Faut-il remplacer les absences par zéro ?
Seulement si la définition métier démontre qu’absence signifie réellement zéro. Sinon cela modifie le sens du résultat.
Une moyenne peut-elle augmenter sans hausse réelle ?
Oui, si les dossiers renseignés changent. Comparez population et couverture avant d’interpréter la tendance.
Références officielles
Date de consultation des références : . La méthode et la fiche de travail proposent des contrôles à adapter à votre contexte ; elles ne constituent pas une certification.
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