主页
分析
SPSS
SPSS Statistics
Missing Values
IBM SPSS Missing Values 模块可帮助您管理数据中的缺失值，并得出更有效的结论。发现缺失数据背后的模式，估算汇总统计数据并使用统计算法填补缺失值。此模块可帮助您构建模型，以解决缺失数据并消除隐藏的偏差。调查和市场研究人员、社会科学家、数据挖掘人员和其他专业人员依靠 IBM SPSS Missing Values 来验证他们的研究数据。
此模块包含在 SPSS Professional 和 Premium 软件包中。您也可以购买它以添加到 Base 和 Standard 软件包中。此模块包含在适用于本地的 SPSS Professional 版本和订阅计划的“复杂采样和测试”附加组件中。
安排时间讨论 SPSS Missing Values 如何支持您的业务需求。
多重插补程序可帮助您了解数据集中缺失数据的模式，并允许您用合理的估计值替换缺失值。它提供全自动插补模式，可根据您数据的特征选择最合适的插补方法，同时还允许您自定义插补模型。
您可为缺失值生成可能的值，从而创建多个“完整”数据集。处理多重插补数据集的分析程序会为每个“完整”数据集生成输出，外加估计原始数据集没有缺失值时的结果的汇聚输出。这些汇聚结果通常比单一插补方法提供的结果更准确。
您可以使用缺失值报告的总体摘要快速诊断严重的缺失数据问题。缺失值模式报告提供数据的逐案概述。它会显示针对每种类型的缺失值以及针对每种情况的所有极值的快照。缺失值报告的总体摘要可显示饼图，以便显示数据中缺失值的不同方面。
可为至少有 10% 缺失值的变量显示变量摘要，并显示表中每个变量的缺失值的数量和百分比。它还显示刻度变量有效值的平均值和标准偏差，以及所有变量的有效值数量。模式图表会显示分析变量的缺失值模式。每种模式对应于一组具有相同不完整与完整数据模式的案例。