欠損データ補完 シミュレーター

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このシミュレーターの解説

このツールは、データ分析の前処理で重要な「欠損データの補完」について、代表的な2つの手法「平均値補完」と「回帰補完」の違いを視覚的に理解するためのシミュレーターです。

使い方

1. 「新しいデータを生成」: XとYに相関関係がある散布図データを作成します。青い点が観測済みのデータ、灰色の×印がYの値が欠損したデータ（本来の位置）を示します。
2. 「平均値で補完」: 欠損しているYの値を、存在するYの値の「平均値」で一律に補完します。
3. 「回帰で補完」: 存在するデータ（青い点）からXとYの関係性を表す「回帰直線」を求め、その直線を使って欠損値を予測・補完します。

平均値補完 (Mean Imputation)

手法: 欠損値を、その列（ここではY）の全体の平均値で置き換える最もシンプルな方法です。
観察: 「平均値で補完」ボタンを押すと、すべての欠損データがオレンジ色の水平線（Yの平均値）上に移動します。これは、各データのXの値を全く考慮していないことを意味します。
欠点: 元のデータのばらつき（分散）を過小評価し、変数間の相関関係を弱めてしまいます。分析結果にバイアス（偏り）を生じさせる可能性があります。

回帰補完 (Regression Imputation)

手法: 他の変数（ここではX）との関係性から、欠損値を予測して補完する方法です。
観察: 「回帰で補完」ボタンを押すと、欠損データは緑色の回帰直線上に移動します。これは、それぞれのデータのXの値に基づいて、最も確からしいYの値を予測していることを示します。
利点: 変数間の相関関係を考慮するため、平均値補完よりもはるかに元のデータ構造を維持しやすく、より精度の高い補完が期待できます。