MVA
MVA è disponibile nell'opzione Analisi dei valori mancanti.
MVA (Analisi dei valori mancanti) descrive i modelli dei valori mancanti in un file di dati (matrice dati). Può stimare le medie, la matrice di covarianza e la matrice di correlazione utilizzando i metodi di stima listwise, pairwise, di regressione e EM. I valori mancanti possono essere stimati (assegnati) ed è possibile salvare il nuovo file di dati.
MVA VARIABLES= {varlist}
{ALL }
[/CATEGORICAL=varlist]
[/MAXCAT={25**}]
{n }
[/ID=varname]
Descrizione:
[/NOUNIVARIATE]
[/TTEST [PERCENT={5}] [{T }] [{DF } [{PROB }] [{COUNTS }] [{MEANS }]]
{n} {NOT} {NODF} {NOPROB}] {NOCOUNTS} {NOMEANS}
[/CROSSTAB [PERCENT={5}]]
{n}
[/MISMATCH [PERCENT={5}] [NOSORT]]
{n}
[/DPATTERN [SORT=varname[({ASCENDING })] [varname ... ]]
{DESCENDING}
[DESCRIBE=varlist]]
[/MPATTERN [NOSORT] [DESCRIBE=varlist]]
[/TPATTERN [NOSORT] [DESCRIBE=varlist] [PERCENT={1}]]
{n}
Stima:
[/LISTWISE]
[/PAIRWISE]
[/EM [predicted_varlist] [WITH predictor_varlist]
[([TOLERANCE={0.001} ]
{value}
[CONVERGENCE={0.0001}]
{value }
[ITERATIONS={25} ]
{n }
[TDF=n ]
[LAMBDA=a ]
[PROPORTION=b ]
[OUTFILE='file' ])]
[/REGRESSION [predicted_varlist] [WITH predictor_varlist]
[([TOLERANCE={0.001} ]
{n }
[FLIMIT={4.0} ]
{N }
[NPREDICTORS=number_of_predictor_variables]
[ADDTYPE={RESIDUAL*} ]
{NORMAL }
{T[({5}) }
{n}
{NONE }
[OUTFILE='file' ])]]
*Se il numero di casi completi è inferiore alla metà del numero di casi, la specifica ADDTYPE predefinita è NORMAL.
* * Valore predefinito se il sottocomando viene omesso.
Questo comando legge il dataset attivo e causa l'esecuzione di tutti i comandi in sospeso. Per ulteriori informazioni, consultare l'argomento Ordine dei comandi .
La sintassi per il comando MVA può essere generata dalla finestra di dialogo Analisi dei valori mancanti .
Esempi
MVA VARIABLES=populatn density urban religion lifeexpf region
/CATEGORICAL=region
/ID=country
/MPATTERN DESCRIBE=region religion.
MVA VARIABLES=all
/EM males msport WITH males msport gradrate facratio.