Certaines procédures simples pour traiter les données manquantes dans l'analyse multivariée

Pour les analyses avec des données manquantes, certaines procédures populaires suppriment les cas avec des valeurs manquantes, effectuent l'analyse avec des matrices de corrélation ou de covariance pour les "valeurs manquantes", ou estiment les valeurs manquantes par les moyennes d'échantillon. Chacune de ces procédures a ses objections. Plusieurs procédures sont décrites ici pour remplacer les valeurs manquantes par des valeurs de régression obtenues de diverses manières, et pour ajuster les coefficients (comme les coefficients de score de facteur) lorsque des données sont manquantes. Aucune de ces procédures n'est complexe ou coûteuse.