概要

IBM SPSS Missing Valuesを使用すると、欠損データを補完してより有効な結論を導き出すことができます。統計アルゴリズムを使用して、欠損のパターンを明らかにし、要約統計量を推定して、欠損値を補完します。IBM SPSS Statisticsのモジュールとして、データの妥当性を検証するすべての人に役立ちます。欠損データの問題を克服できます。複数の補完モデルを使用して、欠損データを置き換えます。欠損データを考慮に入れてモデルを構築します。欠損値を推定値に置き換え、応答率が低いものも含めてすべてのグループを分析に組み込み、隠れたバイアスをデータから取り除くことができます。

欠損データの問題を迅速に診断

診断レポートを使用してデータを異なる角度から検査します。ケースごとの概要を使用して、欠損データの程度と極値の有無を判断できます。

データ値を推定値に置き換え

複数の補完モデルを使用して、パターンを把握し、値を置き換えます。最適な方法を選択できます。線形回帰や期待値最大化アルゴリズムなどの手法を使用します。

洞察を深め、データ管理を向上

すべてのケースとすべての変数に関する欠損データを表示します。欠損グループと非欠損グループ間の差を判別します。ある変数の欠損データが、他の変数の欠損データとどの程度関連しているかを評価します。

主要な機能

  • 複数の補完手順
  • 複数の補完分析
  • 欠損値の要約
  • 変数の要約と欠損値のパターン

製品イメージ

複数の補完手順
複数の補完手順
複数の補完分析
複数の補完分析
欠損値の要約
欠損値の要約
変数の要約と欠損値のパターン
変数の要約と欠損値のパターン

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