聯合排存的參數估計值
此表格相當大，但旋轉將為我們提供幾個不同的輸出有用視圖。
- 啟動 (按兩下) 表格，然後從快速功能表中選取 樞紐分析匣 。
圖 2. 聯合排存的參數估計值 
- 將 插補號碼 從「列」移至「層」。
- 從「插補號碼」下拉清單中選取 排存 。
圖 3. 聯合排存的參數估計值 
此視圖顯示聯合排存結果的所有統計資料。 您可以使用及解譯這些係數的方式，與您針對沒有遺漏值的資料集使用此表格的方式相同。
參數估計值的表格會將各個預測值的效果做成摘要。 係數與其標準誤平方的比例等於 Wald 統計量。 如果 Wald 統計量的顯著性層次較小 (小於 0.05) ，則參數不同於 0。
- 具有顯著負數係數的參數會降低該回應類別相對於參考類別的可能性。
- 具有正係數的參數會增加該回應類別的概似值。
- 給定截距項，與每個因素的最後一個種類相關聯的參數是冗餘的。
表格中還有三個其他直欄提供聯合排存輸出的相關資訊。 遺漏資訊分數 是根據因無回應而產生的 相對變異數增量 ，對遺漏資訊與「完整」資訊之比例的估計，而此變異數增量是迴歸係數的插補變異數與平均插補變異數的 (已修改) 比例。 相對效率 是將此估計值與使用無限數目插補計算的 (理論) 估計值進行比較。 相對效率是由遺漏資訊的分數及用來取得合併結果的插補數所決定; 當遺漏資訊的分派較大時，需要較大的插補數，才能使相對效率更接近 1 ，且合併估計值更接近理想化估計值。
圖 4. 聯合排存的參數估計值 
- 現在重新啟動 (按兩下) 表格，然後從快速功能表中選取 樞紐分析匣 。
- 將「層」中的 插補數字 移至「欄」。
- 將 統計量 從「欄」移至「層」。
- 從「統計量」下拉清單中選取 B 。
此表格視圖有助於比較插補之間的值，以便快速視覺化檢查從插補到插補的迴歸係數估計值中的變異，甚至針對原始資料。 具體而言，將層中的統計量切換至 Std。 誤差可讓您查看多重插補如何降低係數估計值與成批刪除 (原始資料) 的變異性。
不過，在此範例中，原始資料集實際上會導致錯誤，這會說明表格原始資料直欄中 Plus 服務 截距及 ed (教育程度) 非冗餘層次的非常大參數估計值。