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Missing Values
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。欠損データの背後にあるパターンを明らかにし、サマリー統計を推定し、統計アルゴリズムを使用して欠損値を代入します。このモジュールは、欠損データを考慮して隠れたバイアスを削除するモデルを構築するのに役立ちます。サーベイと市場調査者、社会科学者、データ・マイナー、その他の専門家は、調査データを検証するためにIBM SPSS Missing Valuesを利用しています。
このモジュールは、SPSS ProfessionalパッケージおよびPremiumパッケージに付属します。BaseパッケージおよびStandardパッケージに追加するために購入することもできます。このモジュールは、オンプレミス用のSPSS Professionalエディションと、サブスクリプション プラン用の「複雑なサンプリングとテスト」用アドオンに付属します。
SPSS Missing Valuesがビジネス ニーズをどのようにサポートできるかについて話し合う時間をスケジュールしてください。
多重代入プロシージャーは、データセット内の欠損データのパターンを理解するのに役立ち、欠損値を妥当な推定値に置換することができます。データの特性に基づいて最適な代入メソッドを選択する完全自動代入モードを提供すると同時に、代入モデルをカスタマイズすることもできます。
欠損値に対して可能性のある値を生成して、複数の「完全な」データ・セットを作成できます。複数の代入データ・セットを処理する分析プロシージャーは、それぞれの「完全な」データ・セットの出力に加えて、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プールされた出力を生成します。これらのプールされた結果は、一般的に、単一代入メソッドによって提供される結果よりも正確です。
欠損値レポートの全体サマリーを使用して、深刻な欠損データの問題を迅速に診断できます。欠損値パターンのレポートは、データのケースバイケースの概要を提供します。各タイプの欠損値のスナップショットと、各ケースの極値が表示されます。欠損値のレポートの全体サマリーには、データ内の欠損値のさまざまな側面を示す円グラフを表示できます。
変数のサマリーは、欠損値が少なくとも10%ある変数について表示され、各変数の欠損値の数とパーセントが表に表示されます。また、スケール変数の有効な値の平均と標準偏差、およびすべての変数の有効な値の数も表示されます。パターン・グラフには、分析変数の欠損値パターンが表示されます。各パターンは、不完全なデータと完全なデータの同じパターンを持つケースのグループに照応します。