Какие методы существуют для обработки пропущенных данных в SPSS?

Некоторые методы обработки пропущенных данных в SPSS:

• Удаление списков (listwise). spssanalysis.com www.extremehow.com Программа проверяет строки на наличие пропущенных значений и удаляет их целиком из базы данных. vk.com Это простой метод, но он может давать искажённые результаты и уменьшать размер выборки. www.extremehow.com
• Удаление пар (pairwise). vk.com www.extremehow.com Программа не удаляет строки с пропусками, а в процессе статистических расчётов не выполняет только те операции, которые требуют наличия пропущенных значений. vk.com В анализе участвуют все введённые данные, но результаты обработки имеют погрешность. vk.com
• Замена на среднее. www.extremehow.com Отсутствующие значения заменяются средним из наблюдаемых значений для этой переменной. www.extremehow.com Этот метод может уменьшить вариабельность и лучше всего подходит, когда доля отсутствующих данных мала. www.extremehow.com
• Импутация с помощью регрессии. www.extremehow.com Прогнозирование отсутствующих данных с использованием регрессионной модели на основе других переменных. www.extremehow.com Это может быть более сложным методом, но он лучше сохраняет связи между переменными, чем замена на среднее. www.extremehow.com
• Множественная импутация (MI). spssanalysis.com www.statisticshomeworkhelper.com Создаётся несколько полных наборов данных с помощью алгоритмов, таких как Predictive Mean Matching (PMM) или Linear Regression Imputation (LRI). spssanalysis.com Этот метод учитывает неопределённость и даёт более точные стандартные ошибки и доверительные интервалы. www.statisticshomeworkhelper.com
• Алгоритм EM. www.extremehow.com Используется для выполнения оценки максимального правдоподобия, когда данные отсутствуют. www.extremehow.com

Выбор метода зависит от конкретного исследовательского вопроса, уровня отсутствия данных и типа данных. www.extremehow.com