imputation données manquantes FAMD

[mathilde]

Bonjour,

Je souhaite réaliser une analyse factorielle de données mixtes, grâce à la fonction FAMD. Cependant, ma matrice de base composée de variables quantitatives et qualitatives, comporte des valeurs manquantes. Or je ne souhaite pas supprimer les individus concernés par ces valeurs manquantes car cela n’a pas de sens dans mon analyse. Donc en amont de la FAMD, je réalise une imputation des données manquantes grâce à la fonction "imputeFAMD". Pour appliquer cette fonction, je dois au préalable estimer le nombre de dimensions nécessaire. Pour cela, j'applique la fonction "estim_ncpFAMD » : nb_dim<-estim_ncpFAMD(data,ncp.max=5).

Or j’obtiens le message d’erreur suivant : Error in apply(tabdisj[, (vec[i] + 1):vec[i + 1]], 1, which.max) : 

  dim(X) must have a positive length

Par ailleurs, si j’essaie de réaliser l’imputation des données manquantes de la façon suivante (avec ncp=2 par défaut) : 

res.impute<-imputeFAMD(data, ncp = 2, method=c("Regularized","EM"), row.w = NULL,

           coeff.ridge=1,threshold = 1e-06, ind.sup=NULL, sup.var=NULL,

           seed = NULL, maxiter = 1000)

J’obtiens le message d’erreur suivant : 

Error in if (any(MM[[g]] < 0)) stop(paste("The algorithm fails to converge. Choose a number of components (ncp) less or equal than ",  : 

  missing value where TRUE/FALSE needed

Je suis bloquée et ne comprends pas comment me débloquer.

Auriez-vous des conseils pour m'aider ?

Merci beaucoup par avance,

Mathilde