# ============================================================
# R'da Eksik Veri (NA) ile Calismak
# Senaryo: 100 kisilik yasam doyumu anketinde bos birakilmis
#          cevaplar (NA) tespit edilip yonetiliyor.
# Kullanim: Bu dosyayi ve r-eksik-veri-analizi-veri.csv
#           dosyasini ayni klasore koyun, RStudio'da calistirin.
# Kaynak: veriakademi.com
# ============================================================

# --- 1. Veriyi oku ------------------------------------------
veri <- read.csv("r-eksik-veri-analizi-veri.csv", fileEncoding = "UTF-8",
                 stringsAsFactors = FALSE)
head(veri)

# --- 2. Eksikleri tespit et ---------------------------------
colSums(is.na(veri))            # degisken basina NA sayisi
mean(is.na(veri$yasam_doyumu))  # NA orani (0.12 = %12)
sum(complete.cases(veri))       # tum degiskenleri dolu satir sayisi

# --- 3. NA'nin hesaplari nasil bozdugunu gor ----------------
mean(veri$yasam_doyumu)               # NA doner! R sizi uyarir
mean(veri$yasam_doyumu, na.rm = TRUE) # dogru kullanim

# --- 4. Yontem 1: satir silme (listwise deletion) -----------
tam <- na.omit(veri)
nrow(tam)   # kac gozlem kaldi?
# Uygun: NA orani dusukse (%5'ten az) ve rastgele dagiliyorsa.
# Risk: orneklem kuculur, sistematik eksikte yanlilik dogar.

# --- 5. Yontem 2: ortalama ile doldurma (mean imputation) ---
doldurulmus <- veri
ort <- mean(veri$yasam_doyumu, na.rm = TRUE)
doldurulmus$yasam_doyumu[is.na(doldurulmus$yasam_doyumu)] <- ort
sd(veri$yasam_doyumu, na.rm = TRUE)   # orijinal sapma
sd(doldurulmus$yasam_doyumu)          # doldurma sapmayi KUCULTTU
# Ders: ortalama doldurma varyansi yapay olarak dusurur;
# tezlerde dikkatli ve gerekceli kullanilmalidir.

# --- 6. Kategorik degiskende eksik --------------------------
table(veri$gelir_algisi, useNA = "ifany")
# Kategorikte yaygin pratik: "Belirtilmemis" kategorisi acmak
veri$gelir_algisi[is.na(veri$gelir_algisi)] <- "Belirtilmemis"
table(veri$gelir_algisi)

# --- 7. Rapor notu ------------------------------------------
# Tezde eksik veri orani, deseni (rastgele mi?) ve secilen
# yontem MUTLAKA raporlanir. Ileri yontem icin 'mice' paketi
# (coklu atama / multiple imputation) arastirilabilir.