O módulo IBM SPSS Missing Values ajuda você a gerenciar os valores ausentes em sua análise de dados e a chegar a conclusões mais válidas.
Este módulo faz parte dos pacotes SPSS Profissional e Premium. Você pode comprá-lo também para adicionar aos pacotes Base e Standard. Este módulo faz parte da versão SPSS Professional para implementações no local e no complemento IBM SPSS Complex Sampling and Testing para os planos de assinatura.
Agende um horário para discutir como o SPSS Missing Values pode auxiliar nas suas necessidades de negócios.
O procedimento de imputação múltipla ajuda a entender os padrões de dados ausentes em seu conjunto de dados e permite que você 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 os 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.
O resumo da variável é exibido para variáveis com pelo menos 10% de valores ausentes e mostra o número e a porcentagem de valores ausentes para cada variável em uma tabela. Exibe a média e o desvio padrão para os valores válidos das variáveis de escala e o número de valores válidos para todas as variáveis. Um gráfico de padrões exibe os padrões de valores ausentes para as variáveis da análise. Cada padrão corresponde a um grupo de casos com o mesmo padrão de dados incompletos e completos.