O procedimento de imputação múltipla ajuda você a entender os padrões de dados ausentes no seu conjunto de dados e permite que substitua valores ausentes por estimativas plausíveis. Ele oferece um modo de imputação totalmente automático, que seleciona o método de imputação mais adequado, baseado nas características dos seus dados, permitindo também que você personalize o seu modelo de imputação.

Você pode gerar valores possíveis para valores ausentes para criar vários conjuntos de dados "completos". Procedimentos analíticos que funcionam com vários conjuntos de dados de imputação produzem resultados para cada conjunto de dados "completo", além do resultado agrupado que estima quais seriam os resultados se o conjunto de dados original não tivesse valores ausentes. Esses resultados agrupados são geralmente mais precisos do que os disponibilizados por métodos de imputação únicos.

É possível diagnosticar rapidamente um problema grave de dados ausentes utilizando o resumo geral do relatório de valores ausentes. O relatório de padrões de valores ausentes oferece uma visão geral caso a caso dos seus dados. Ele apresenta uma captura instantânea de cada tipo de valor ausente e de quaisquer valores extremos para cada caso. O resumo geral do relatório de valores ausentes pode exibir gráficos de pizza que mostram diferentes aspectos dos valores ausentes nos dados.