Ajout de la capacité de gérer les valeurs manquantes dans SPSS Statistics

Le module IBM® SPSS® Missing Values vous aide à gérer les valeurs manquantes dans vos données et à tirer des conclusions plus valides. Découvrez les schémas qui se cachent derrière les données manquantes, estimez les statistiques récapitulatives et imputez les valeurs manquantes à l'aide d'algorithmes statistiques. Le module vous aide à créer des modèles qui prennent en compte les données manquantes et suppriment les biais cachés. Les spécialistes des enquêtes et des études de marché, les spécialistes des sciences sociales, les Data Miners et autres professionnels s'appuient sur IBM SPSS Missing Values pour valider leurs données de recherche.

Ce module est inclus avec les packages SPSS Professional et Premium. Vous pouvez également l'acheter pour l'ajouter aux packages Base et Standard. Il est inclus dans l'édition SPSS Professional pour les versions sur site et dans le module complémentaire « Échantillonage et essais complexes » pour les plans d'abonnement.

Gros plan sur les fonctions

Procédure d'imputation multiple

La procédure d'imputation multiple vous aide à comprendre les modèles de données manquantes dans votre ensemble de données et vous permet de remplacer les valeurs manquantes par des estimations plausibles. Elle propose un mode d’imputation entièrement automatique, qui choisit la méthode d’imputation la plus appropriée d’après les caractéristiques de vos données tout en vous permettant de personnaliser votre modèle d’imputation.

Analyse de l'imputation multiple

Générez des valeurs possibles pour les valeurs manquantes afin de créer plusieurs ensembles de données « complet ». Les procédures analytiques qui fonctionnent avec des ensembles de données d'imputation multiple génèrent une sortie pour chaque ensemble de données « complets », plus une sortie groupée qui estime ce que les résultats auraient été si l'ensemble de données original n'avait pas de valeurs manquantes. Ces résultats groupés sont généralement plus précis que ceux fournis par des méthodes d'imputation simple.

Récapitulatif des valeurs manquantes

Le rapport récapitulatif global sur les valeurs manquantes vous permet de diagnostiquer rapidement l’existence d’un problème de données manquantes sérieux. Le rapport sur les schémas de valeurs manquantes fournit une vue d'ensemble cas-par-cas de vos données. Il affiche un aperçu de chaque type de valeur manquante puis les éventuelles valeurs extrêmes
pour chaque cas. Le rapport récapitulatif global sur les valeurs manquantes peut afficher des graphiques circulaires qui présentent différents aspects des valeurs manquantes dans les données.

Récapitulatif des variables et modèles de valeurs manquantes

Le récapitulatif des variables s'affiche pour les variables comportant au moins 10 % de valeurs manquantes et indique le nombre et le pourcentage de valeurs manquantes pour chaque variable dans un tableau. Il affiche également la moyenne et l’écart-type des valeurs valides des variables d’échelle et le nombre de valeurs valides pour toutes les variables. Un diagramme des modèles affiche les modèles des valeurs manquantes pour les variables
d’analyse.Chaque modèle correspond à un groupe de cas avec le même modèle de données complètes et incomplètes.

Images des produits

Informations techniques

Configuration logicielle requise

  • Pour la version sur site : acheter l'édition professionnelle
  • Pour les plans d'abonnement : acheter le module complémentaire "Complex sampling and testing"

Configuration matérielle requise

  • Processeur : 2 GHz ou plus
  • Affichage : 1024*768 ou plus
  • Mémoire : 4 Go de RAM obligatoires, 8 Go de RAM ou plus recommandés
  • Espace disque : 2 Go au minimum

Prenez le temps de discuter de la manière dont SPSS Missing Values peut soutenir les besoins de votre entreprise.

Prenez le temps de discuter de la manière dont SPSS Missing Values peut soutenir les besoins de votre entreprise. Prendre rendez-vous

Next Steps

Essayer gratuitement SPSS Statistics

Acheter maintenant pour démarrer aujourd'hui