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Option-DataPreparation

IBM SPSS Data Preparation

データのエラーチェックを効率化

IBM SPSS Data Preparationは、欠損値や外れ値などのエラーチェックを効率的に実行できるオプション製品です。エラーチェックの規則を定義しておくと、有効範囲外の値や欠損値、重複するケースなどを抽出、検証することができ、データのエラーチェックやクリーニング作業を効率化できます。v27 から Data Preparation の機能が Base に含まれました。

  • [データ] メニューの [検証] サブメニューから、検証規則の定義やエラーチェックの実行ができるようになります。

IBM SPSS Data Preparation 主な機能

基本チェック
欠損値の最大パーセント、1つのカテゴリのケースの最大パーセント、度数が1のカテゴリ、最小変動係数、最小標準偏差などの設定に基づいて、変数を分析します。例えば、欠損値が70%を超えている変数を抽出し、リストワイズによって分析から除外されるケースが増えてしまうことを防止します。
単一変数規則
有効な範囲を定義して、範囲外の値を持つ変数とそのケースIDを特定してテーブルにまとめます。例えば、1~5の値を持つ5段階のリッカートスケールの変数に、0や6などの範囲外の値が含まれているかどうかをチェックすることができます。定義した規則は一度に複数の変数に適用することが可能です。
クロス変数規則
2つ以上の変数の組み合わせによるエラーチェックの規則を定義することができます。例えば、未婚者が初婚年齢を回答しているといった矛盾するデータを特定することが可能です。変数単独では問題がなくても、組み合わせるとエラーになるような複雑な問題に対応することができます。
変数のスキャン
指定した変数のデータをスキャンして、プロットによる分布の確認、最小値、最大値、適用される規則の確認を行うことができます。手動で各変数の基本情報を出力させる手間を省き、エラーを持つ可能性がある変数の特定に役立ちます。
検証規則の再利用
一度定義した検証規則は、別のデータファイルに読み込ませて再利用することができます。例えば、前年の調査分析で使用したエラーチェックの規則を、翌年の新しい調査結果を含むデータセットにコピーして、効率的にエラーチェックを行うことができます。

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