欠損値分析

「欠損値分析」プロシージャーでは、以下の 3 つの主要な機能を実行します。

• 欠損データのパターンの記述。 欠損値はどこにあるか。 範囲はどのくらいか。 変数ペアに、複数のケースにわたって値が欠損する傾向があるか。 データ値は極値か。 値の欠損の仕方はランダムか。
• 欠損値にまつわるさまざまな方法 (リストワイズ法、ペアワイズ法、回帰法、EM (期待値最大化) 法) による、平均値、標準偏差、共分散、および相関の推定。 ペアワイズ法では、ペアワイズにおいて完全なケース数も表示します。
• 回帰法または EM 法の使用による、欠損値への推定値の入力 (代入)。ただし一般には、多重代入の方がより正確な結果を取得できるとされています。

欠損値分析により、不完全なデータに起因する懸案事項のいくつかに対処することができます。 欠損値のあるケースが欠損値のないケースと系統的に異なる場合、その結果は誤ったものになる可能性があります。 また、当初の計画よりも情報が少ないため、欠損データは、算出される統計量の精度を低下させる場合があります。 別の懸案事項として、多くの統計手法の背後にある仮定は完全なケースに基づいており、欠損値があると必要な理論が複雑化する場合がある、ということがあります。