Ejemplos (comando MULTIPLE IMPUTATION)

Imputación automática

DATASET DECLARE imputedData.
MULTIPLE IMPUTATION x y z
  /OUTFILE IMPUTATIONS = imputedData. 

• El mandato solicita la imputación múltiple de las variables de escala x, y y z.
• De forma predeterminada, el procedimiento elige un método de imputación basado en una exploración de los datos. Se generan cinco imputaciones por defecto.
• Como todas las variables son de escala, se utiliza un modelo de regresión lineal para cada una. Cuando se imputa una variable determinada, todas las demás variables se tratan como covariables en el modelo de imputación si FCS se elige automáticamente como método de imputación. Si se elige el método monotónico, sólo se utilizan como predictores las variables anteriores.
• Los datos imputados se graban en un nuevo conjunto de datos imputedData.
• De forma predeterminada, se muestra un resumen general de la falta de datos, así como información sobre cómo se imputaron los valores.

Análisis de errores

MULTIPLE IMPUTATION x y z
  /IMPUTE METHOD=NONE
  /MISSINGSUMMARIES VARIABLES. 

• El mandato solicita el análisis de los valores perdidos para las variables x, y y z.
• No se realiza ninguna imputación.

Modelo de imputación personalizado

DATASET DECLARE imputedData.
MULTIPLE IMPUTATION x y z
  /IMPUTE METHOD=FCS
  /CONSTRAINTS x y (RND=1 MIN=1)
  /CONSTRAINTS x   (MAX=5)
  /CONSTRAINTS y   (MAX=10)
  /OUTFILE IMPUTATIONS = imputedData.

• Las variables de escala x, y y z se definen como variables de análisis.
• Los valores perdidos se imputan utilizando el método FCS. Las variables se imputan por orden de aparición en la lista de variables. La variable x se imputa primero, utilizando x y z como predictores. Luego se imputa y, tratando x y z como predictores. Por último, z se imputa utilizando x e y como predictores.
• Los subcomandos CONSTRAINTS especifican restricciones en valores imputados. Los valores imputados de x e y se redondean al entero más cercano y se limitan a no menos de 1. Los valores máximos de 5 y 10 se especifican para x e y, respectivamente. No se han definido restricciones para la variable z.
• Los datos imputados se graban en un nuevo conjunto de datos imputedData.
• De forma predeterminada, se muestra un resumen general de la falta de datos, así como información sobre cómo se imputaron los valores.