IBM SPSS Statistics 29
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IBM SPSS Missing Values

欠損値の分析や多重代入法に対応するSPSSオプション

欠損値のあるケースは、通常の分析では単に分析から破棄されるため、重要な課題となります。IBM SPSS Missing Valuesを使用すると、欠損値のパターンを記述し、欠損値に対する対応のさまざまな方法を検討できます。さらに、欠損値の多重代入によるデータセットを生成し、完全なデータセットを分析できます。

  • 欠損値分析をメニューに追加し、欠損データのパターンの記述と回帰法、EM法などによる、平均値、標準偏差、共分散、相関を推定します。

IBM SPSS Missing Values オプションの主要な機能

欠損値分析
「欠損値分析」では、欠損データのパターンの記述、欠損値処理のためのさまざまな方法(リストワイズ法、ペアワイズ法、回帰法、EM法)による、平均値、標準偏差、共分散、および相関の推定、欠損値への推定値の代入に対応します。
欠損値のパターンの表示
パターン分析は、データにある欠損値のパターンの記述方法を提供し、代入前の検討段階で有用です。欠損値のある場所、変数ペアに値が欠損する傾向があるか、データ値は極値かなどを確認できます。分析変数の欠損値パターンが集計され、各パターンについて度数が表示されます。パターンの類似性によって個数と変数をソートしたり、頻度の高くないパターンを除去できます。
欠損値の多重代入
Multiple Imputation
多重代入の目的は、欠損値に対し適用可能な値を生成することで、データの「完全な」セットを複数作成することです。多重代入データ・セットを処理する分析プロシージャーは、「完全な」データ・セットごとに出力を作成します。加えて、元のデータ・セットに欠損値がなかったらどのような結果になっていたかを推定するプール出力も作成します。プールされた結果は、一般に、複数回にわたる単一代入法で生成された結果よりも正確です。
多重代入データでの作業
多重代入 (MI) データ・セットが作成されると、変数 Imputation_ (変数ラベルは 代入番号)が追加され、これによりデータ・セットが昇順にソートされます。元のデータ・セットからのケースは値0です。代入値のケースには、1からMの番号が付与されます。Mは代入の数です。
多重代入データの分析
多重代入データ・セットの分析から得られた結果のプールは、多くのプロシージャーでサポートされています。代入マーキングが有効な場合、プールをサポートするプロシージャーの横に、特殊なアイコンが表示されます。
オプションを後から追加できますか?

基本となる Base をお持ちであれば、後から Exact Tests や Missing Values などのオプションを追加することができます。推奨パックや Standard などのパッケージ構成に追加することも可能です。ただし、お持ちのバージョンが古い場合は、バージョンアップが必要になる場合があります。

オプション追加の際は再インストールになりますか?

既に使用されているSPSSに後からオプション製品を追加する場合は、対応する認証コードによる追加認証が必要なだけであり、SPSS自体の再インストールは必要ありません。

SPSS Missing Valuesを含む推奨構成

IBM SPSS Statisticsの人気のオプションをパッケージ構成にした推奨パックです。線型回帰分析や因子分析やクラスター分析から、ロジスティック回帰分析や反復測定分散分析など多くの分析手法が使用できるようになります。

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