Funzione in evidenza

Procedura di imputazione multipla

La procedura di imputazione multipla aiuta a comprendere i modelli di “mancanza” nel proprio dataset e consente di sostituire i valori mancanti con stime plausibili. Offre una modalità di imputazione completamente automatica, che sceglie il metodo di imputazione più idoneo, in base alle caratteristiche dei dati e consente anche la personalizzazione del modello di imputazione.

Analisi dell'imputazione multipla

Generare possibili valori per sostituire i valori mancanti, creando varie serie di dati "complete". Procedure analitiche che gestiscono dataset di imputazione multipla producono output per ogni dataset "completo", oltre ad output in pool che effettua una stima di quali sarebbero stati i risultati se il dataset originale non avesse avuto valori mancanti. Questi risultati in pool sono generalmente più precisi rispetto a quelli forniti dai metodi di imputazione singola.

Riepilogo dei valori mancanti

Puoi diagnosticare rapidamente un grave problema di dati mancanti, utilizzando il report di riepilogo complessivo dei valori mancanti. Il report dei modelli di dati mancanti fornisce una panoramica caso per caso dei tuoi dati. Presenta un'istantanea di ogni tipo di valore mancante e di qualsiasi valore estremo relativo a ciascun caso. Il report di riepilogo complessivo dei valori mancanti può presentare grafici a torta che illustrano aspetti differenti dei valori mancanti nei dati.

Riepilogo delle variabili e modelli dei valori mancanti

Il riepilogo delle variabili viene presentato per le variabili con almeno il 10 percento dei valori mancanti e mostra il numero e la percentuale dei valori mancanti per ogni variabile in una tabella. Presenta anche la media e la deviazione standard per i valori validi delle variabili di scala e il numero di valori validi per tutte le variabili. Un grafico di modelli presenta i modelli di valori mancanti per le variabili dell'analisi. Ogni modello corrisponde ad un gruppo di casi con lo stesso modello di dati incompleti e completi.

Dettagli tecnici

Requisiti software

IBM SPSS Missing Values richiede una licenza IBM SPSS Statistics Base valida.

  • Prerequisito: IBM SPSS Statistics

Requisiti hardware

  • Processore: 2 GHz o più veloce
  • Schermo: 1024*768 o superiore
  • Memoria: 4 GB di RAM obbligatori, 8 GB di RAM o più consigliati
  • Spazio su disco: 2 GB o più

Scopri come funziona