SPSS Statisticsに欠損値を処理する機能を追加

IBM® SPSS® Missing Valuesモジュールは、データ内の欠損値を管理し、より有効な結論を導き出すのに役立ちます。 統計アルゴリズムを使用して、欠損データの背後にある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。 このモジュールは、欠損データを考慮に入れて隠れたバイアスをデータから取り除くモデルを構築します。 市場調査員、社会科学者、データマイニング担当者、その他の専門家は、IBM SPSS Missing Valuesを使用して調査データの妥当性を検証しています。

このモジュールは、 SPSSのProfessionalパッケージおよびPremiumパッケージに含まれています。 また、これを購入してBaseパッケージおよびStandardパッケージに追加することもできます。 このモジュールは、オンプレミス向けのSPSS Professionalエディションと、サブスクリプション・プラン向けの「複雑なサンプリングとテスト」アドオンに含まれています。

主要な機能

複数の補完手順

複数の補完手順により、データ・セットの「欠損」のパターンを把握して、欠損値を妥当な推定値に置き換えることができます。 データの特性に基づいて最適な代入方法を選択する完全自動代入モードを利用でき、代入モデルをカスタマイズすることもできます。

複数の補完分析

欠損値の推定値を生成して、データの「完全な」セットをいくつか作成します。 複数の補完データ・セットと連携する分析手順により、個々の「完全な」データ・セットの出力が生成されるほか、元のデータ・セットに欠損値がなかった場合の結果を推定する出力がプールされます。 プールされたこれらの結果は、単一の補完方法によって提供されるものよりも概して正確です。

欠損値の要約

欠損値全体の概要レポートを使用して、重大な欠損データの問題を素早く診断できます。欠損値のパターン・レポートには、データのケースごとの概要が示されます。ケースごとの各タイプの欠損値のスナップショットと極値の有無が表示されます。欠損値全体の要約レポートには、データの欠損値のさまざまな側面を示す円グラフが表示されます。

変数の要約と欠損値のパターン

変数の要約には、少なくとも10%の欠損値を持つ変数が表示され、表内の各変数の欠損値の数とパーセントが示されます。 また、尺度変数の有効値の平均偏差と標準偏差や、すべての変数の有効値の数も表示されます。パターンのグラフには、分析変数の欠損値のパターンが表示されます。各パターンは、不完全データと完全データのパターンが同じケースのグループに対応しています。

製品イメージ

技術的詳細

ソフトウェア要件

  • オンプレミス: Professionalエディションの購入
  • サブスクリプション・プランの場合: 「複雑なサンプリングとテスト」アドオンの購入

ハードウェア要件

  • プロセッサー: 2 GHz以上
  • モニター: 1024*768以上
  • メモリー: 4 GBのRAMが必要、8 GB以上のRAMを推奨
  • ディスク容量: 2GB以上

Next Steps

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