Puntos destacados de la característica

Procedimiento de imputación múltiple

El procedimiento de imputación múltiple le ayuda a comprender los patrones de omisión en su conjunto de datos y le permite sustituir los valores omitidos por estimaciones razonables. Ofrece una modalidad de imputación completamente automática que en base a las características de sus datos elige el método de imputación más adecuado, además de permitirle personalizarlo.

Análisis de imputación múltiple

Genere posibles valores para valores omitidos, creando varios conjuntos de datos "completos". Los procedimientos de analítica que se aplican con los conjuntos de datos de imputación múltiple generan resultados para cada conjunto de datos "completo", además de un resultado agrupado que estima cuales serían los resultados si el conjunto de datos original no tuviera valores omitidos. Estos resultados agrupados suelen ser más precisos que los que proporcionan los métodos de imputación única.

Resumen de valores omitidos

Diagnostique rápidamente un problema grave relacionado con datos omitidos mediante el resumen general del informe de valores omitidos. El informe de patrones de valores omitidos proporciona una visión general caso por caso de sus datos. Muestra una instantánea de cada tipo de valor que falta y de cualquier valor extremo para cada caso. El resumen general de valores omitidos presenta gráficos circulares que muestran distintos aspectos de valores omitidos en los datos.

Patrones de valor omitido y resumen de variables

El resumen de variables se genera para variables con un porcentaje mínimo del 10% de valores omitidos, y muestra el número y porcentaje de valores omitidos para cada variable en una tabla. También muestra la media y la desviación estándar para los valores válidos de variables de escala, así como el número de valores válidos para todas las variables. Un gráfico de patrones representa los patrones de valores omitidos para las variables de análisis. Cada patrón se corresponde con un grupo de casos con el mismo patrón de datos completos e incompletos.

Detalles técnicos

Requisitos de software

IBM SPSS Missing Values requiere una licencia válida de IBM SPSS Statistics Base.

  • Requisito previo: IBM SPSS Statistics

Requisitos de hardware

  • Procesador: 2 GHz o más rápido
  • Monitor: 1024*768 o superior
  • Memoria: se requieren 4 GB de RAM, se recomiendan 8 GB de RAM o más
  • Espacio de disco: 2 GB o más