IBM SPSS Missing Values
Entdecken Sie fehlende Datenmuster, schätzen Sie Gesamtstatistiken und imputieren Sie die fehlenden Werte. Testen Sie diese Funktion im Rahmen einer SPSS-Testversion mit vollem Funktionsumfang oder kontaktieren Sie uns für einen Kauf.
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Produktbildschirm, fehlende Datenmuster aufdecken
Was kann SPSS Missing Values für Ihr Unternehmen leisten?

Das IBM SPSS Missing Values-Modul hilft Ihnen, fehlende Werte in Ihren Daten zu verwalten und aussagekräftigere Schlussfolgerungen zu ziehen. Entdecken Sie Muster bei fehlenden Daten, ermitteln Sie Schätzungen für Gesamtstatistiken und imputieren Sie fehlende Werte mithilfe statistischer Algorithmen. Das Modul hilft Ihnen bei der Erstellung von Modellen, die fehlende Daten berücksichtigen und versteckte Verzerrungen beseitigen. Umfrage- und Marktforscher, Sozialwissenschaftler, Data-Mining-Experten und andere professionelle Anwender setzen auf IBM SPSS Missing Values, um ihre Forschungsdaten zu validieren.

Dieses Modul ist in SPSS Professional- und Premium-Paketen enthalten. Sie können es auch kaufen, um es zu Basis- und Standardpaketen hinzuzufügen. Dieses Modul ist in der SPS Professional-Edition für On-Premise-Versionen und im Add-on „Complex Sampling and Testing“ für Abonnementpläne enthalten.
 

Vereinbaren Sie einen Termin, um zu besprechen, wie SPSS Missing Values Sie bei Ihren Geschäftsanforderungen unterstützen kann.

Hauptmerkmale
Multiple-Imputationsverfahren

Das Multiple-Imputationsverfahren hilft Ihnen, die Muster der fehlenden Daten in Ihrem Dataset zu verstehen, und ermöglicht es Ihnen, fehlende Werte durch plausible Schätzungen zu ersetzen. Es bietet einen vollautomatischen Imputationsmodus, der auf der Grundlage von Merkmalen Ihrer Daten die am besten geeignete Imputationsmethode auswählt und Ihnen gleichzeitig die Anpassung Ihres Imputationsmodells ermöglicht.


Multiple-Imputationsanalyse

Sie können mögliche Werte für fehlende Werte generieren, um mehrere „vollständige“ Datensätze zu erstellen. Analyseverfahren, die mit Multiple-Imputation-Datasets arbeiten, erzeugen eine Ausgabe für jeden „vollständigen“ Datensatz sowie eine gepoolte Ausgabe, die schätzt, wie die Ergebnisse ausgesehen hätten, wenn der ursprüngliche Datensatz keine fehlenden Werte enthalten hätte. Diese zusammengefassten Ergebnisse sind in der Regel genauer als die Ergebnisse von einzelnen Imputationsmethoden.


Zusammenfassung fehlender Werte

Mit dem Gesamtbericht über fehlende Werte können Sie schnell feststellen, ob ein ernsthaftes Problem mit fehlenden Daten vorliegt. Der Bericht über das Muster fehlender Werte bietet einen fallbezogenen Überblick über Ihre Daten. Er zeigt eine Momentaufnahme jeder Art von fehlendem Wert und alle Extremwerte für jeden Fall an. Der Bericht „Gesamtübersicht über fehlende Werte“ kann Tortendiagramme anzeigen, die verschiedene Aspekte der fehlenden Werte in den Daten darstellen.


Variablenzusammenfassung und Muster fehlender Werte

Die Variablenzusammenfassung wird für Variablen mit mindestens 10 % fehlenden Werten angezeigt und zeigt die Anzahl und den Prozentsatz der fehlenden Werte für jede Variable in einer Tabelle an. Außerdem werden der Mittelwert und die Standardabweichung für die gültigen Werte der metrischen Variablen sowie die Anzahl der gültigen Werte für alle Variablen angezeigt. Ein Musterdiagramm zeigt die Muster fehlender Werte für die Analysevariablen an. Jedes Muster entspricht einer Gruppe von Fällen mit demselben Muster von unvollständigen und vollständigen Daten.

Technische Details
Softwarevoraussetzungen
  • Für On-Premise-Versionen: Kaufen Sie die Professional-Edition
  • Für Abonnementpläne: Kaufen Sie das Add-on „Complex Sampling and Testing“
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Hardwarevoraussetzungen
  • Prozessor: 2 GHz oder schneller
  • Bildschirmauflösung: 1024*768 oder höher
  • Speicher: 4 GB RAM erforderlich, 8 GB RAM oder mehr empfohlen
  • Speicherplatz: 2 GB oder mehr
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