¿Qué puede hacer por su negocio?

IBM SPSS Missing Values le permite imputar los datos omitidos y extraer conclusiones más válidas. Utiliza algoritmos estadísticos para descubrir patrones omitidos, estimar estadísticas de resumen e imputar valores omitidos. Como módulo de IBM SPSS Statistics, es práctico para cualquier usuario preocupado por la validez de los datos. Supere los problemas que plantea la omisión de datos. Utilice la imputación múltiple para sustituir los datos omitidos. Cree modelos teniendo en cuenta los datos omitidos. Elimine de sus datos sesgos ocultos mediante la sustitución de los valores que faltan por estimaciones para incluir todos los grupos en su análisis, incluso aquellos con poca capacidad de respuesta.

Diagnostique rápidamente problemas de datos omitidos

Examine los datos desde distintos ángulos mediante informes de diagnóstico. Determine el alcance de los datos omitidos y cualquier valor extremo con una visión general de cada caso.

Sustituya valores de datos por estimaciones

Utilice un modelo de imputación múltiple para comprender patrones y sustituir valores; esto le ayudará a elegir el método más adecuado. Utilice entre otros la regresión lineal o algoritmos de maximización esperada.

Obtenga información de valor y mejore la gestión de datos

Visualice los datos omitidos de todos los casos y variables. Determine las diferencias entre grupos omitidos y no omitidos. Evalúe cómo los datos omitidos de una variable se relacionan con los datos omitidos de otra.

Características clave

  • Procedimiento de imputación múltiple
  • Análisis de imputación múltiple
  • Resumen de valores omitidos
  • Patrones de valor omitido y resumen de variables

Imágenes del producto

Multiple imputation procedure
Multiple imputation procedure
Multiple imputation analysis
Multiple imputation analysis
Summary of missing values
Summary of missing values
Variable summary and missing value patterns
Variable summary and missing value patterns