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IBM SPSS Missing Values

欠損値の分析や多重代入法による補完を実現

欠損値のあるケースは、通常の分析プロシージャー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オプションを使用すると、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することができます。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することができます。

  • IBM SPSS Missing Valuesオプションでは、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」プロシージャーでは、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。ただし一般には、多重代入の方がより正確な結果を取得できるとされています。

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ます。これは、代入前の検討段階で有用です。欠損データのパターンと程度を示すテーブルにはさまざまなものがあり、その表示を選択できます。これらのテーブルにより、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することができます。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したりすることができます。

欠損値の多重代入
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。このようにして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。ここで、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。


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