MVA
MVA 可在「遺漏值分析」選項中使用。
MVA (遺漏值分析) 說明資料檔 (資料矩陣) 中的遺漏值型樣。 它可以使用成批、成對、迴歸及 EM 估計方法來估計平均數、共變異數矩陣及相關性矩陣。 可以估計 (插補) 遺漏值本身,然後您可以儲存新的資料檔。
MVA VARIABLES= {varlist}
{ALL }
[/CATEGORICAL=varlist]
[/MAXCAT={25**}]
{n }
[/ID=varname]
說明:
[/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}
估計:
[/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' ])]]
* 如果完整觀察值數目小於觀察值數目的一半,則預設 ADDTYPE 規格為 NORMAL。
* * 如果省略次指令,則為預設值。
此指令會讀取作用中資料集,並導致執行任何擱置指令。 如需相關資訊,請參閱主題 指令順序 。
可以從「 遺漏值分析 」對話框產生 MVA 指令的語法。
範例
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.