スタッツギルド

IBM SPSS Missing Values

欠損値の分析・診断・補完を実現。多重代入法による統計的に適切な欠損値処理を提供

SPSS Statistics

統計的に適切な欠損値処理

多重代入法による高精度な欠損値補完

Missing Valuesは、Baseに追加するオプション製品の1つです。欠損値の分析・診断・補完を統計的に適切な方法で実行できます。多重代入法(Multiple Imputation)により、単一代入法では得られない統計的な不確実性を考慮した解析が可能です。

調査研究、臨床試験、マーケティングリサーチなど、現実のデータに欠損値が含まれる様々な分野で、データの品質向上と解析精度の向上に貢献します。

製品名
IBM SPSS Missing Values
最新バージョン
31.0.2
ライセンス価格
価格表を見る
製品マニュアル
IBM SPSS Missing Values.pdf
リリース日
2026/01/20

欠損値分析

Missing Value Analysis

分析欠損値欠損値分析

欠損値のパターンや分布を詳細に分析し、欠損値メカニズム(MCAR、MAR、MNAR)を診断します。

多重代入法

Multiple Imputation

分析欠損値多重代入

統計的に適切な複数の代入値を生成し、不確実性を考慮した信頼性の高い分析結果を提供します。

Little's MCAR Test

MCAR Test

分析欠損値MCAR検定

欠損値が完全にランダム(MCAR)かどうかを統計的に検定し、適切な欠損値処理方法を選択するための判断材料を提供します。

欠損値パターン分析

Missing Pattern Analysis

分析欠損値パターン

欠損値の発生パターンを視覚的に表示し、どの変数に欠損値が多いか、どの組み合わせで欠損するかを分析します。

系列推定(Regression)

Regression Imputation

分析欠損値系列推定

回帰分析を用いて欠損値を予測し、観測された変数の関係性を利用して統計的に妥当な代入値を生成します。

EM法による推定

Expectation-Maximization

分析欠損値EM法

期待値最大化(EM)アルゴリズムを用いて、欠損値がある場合の最尤推定を実行し、パラメータを推定します。

よくあるご質問

Missing Valuesについて

活用事例

こんな場面で使われています

調査研究・アンケート分析

社会調査やマーケティングリサーチで発生する無回答データを適切に処理します。多重代入法により、単純な除外や平均値代入では得られない統計的に妥当な結果を得られます。

無回答処理多重代入法による統計的補完
品質向上欠損値パターン分析による調査設計改善

臨床試験・医学研究

被験者の脱落や検査値の欠損を適切に処理し、ITT解析(Intention-to-Treat)の精度を向上させます。規制当局のガイドラインに準拠した統計解析を実現します。

ITT解析脱落例を含む全例解析
規制対応FDAガイドライン準拠の欠損値処理

オプション構成一覧

Missing Valuesは、多くの推奨構成に含まれています

製品名推奨パックA推奨パックB推奨パックCStandardProfessionalPremium
Base
Advanced Statistics
Regression
Custom Tables
Exact Tests
Decision Trees
Missing Values
Categories
Forecasting
Direct Marketing
Neural Networks
Complex Samples
Conjoint
AmosAdd-onAdd-onAdd-onAdd-onAdd-on
  1. Baseは、IBM SPSS Statisticsの基本機能を持つ必須のソフトウェアで、どの推奨構成にも必ず含まれます。
  2. Add-onは別途購入が必要です。
  3. 上記は、IBMソフトウェア標準の提供形態である「パスポート・アドバンテージ(PA)」によるメーカー保守サービスが付帯します。
  4. Baseや推奨構成に任意のオプションを個別に追加することは可能ですが、特定のオプションを取り除くことはできません。
  5. 推奨パックAは「メディカルモデル・エントリー」と同じ構成です。推奨パックBは「メディカルモデル」と同じ構成です。推奨パックCは「メディカルモデル・プロフェッショナル」と同じ構成です。
  6. サブスク版には、SPSS QLINIC(動画教材/ナレッジ検索/Q&Aサービス) が無料で付帯します。

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