欠損データを推定し、より優れたモデルを構築
アンケート調査や市場調査、社会科学、データ・マイニングなどの多数の専門家が、データ検証に IBM® SPSS® Missing Values ソフトウェアを使用しています。 このソフトウェアでは、データを検査して欠損データのパターンを明らかにできます。 その後、要約統計量を推定し、統計アルゴリズムを使用して欠損値を補完することができます。
- 診断レポートを使用して、欠損データの補完問題を迅速に診断します。
- 複数の補完モデルを使用して、欠損値を推定値に置き換えます。
- パターンを表示、分析洞察を深め、データ管理を向上させます。
SPSS Missing Values詳細情報
欠損データの補完問題を迅速に診断
- 6 種類の診断レポートを使用してデータを異なる角度から検査します。
- データの概要をケースごとに示したデータ・パターン・レポートを使用して、欠損データを診断します。
- ケースごとに欠損データの程度と極値の有無を判断できます。
欠損値を推定値に置き換え
- データ・セットの欠損パターンを把握して、欠損値を妥当な推定値に置き換えます。
- データの特徴に基づいて最適な方法を選択する自動補完モデルを利用できます。 また、補完モデルのカスタマイズも可能です。
- 線形回帰や期待値最大化アルゴリズムなどの手法を使用して、作成した個々のデータ・セットをモデル化し、それぞれのパラメーター推定値を生成します。
- 各推定値をプールし、補完値間のばらつきを考慮した推測統計値を計算して、最終的なパラメーター推定値を得ます。
パターンの表示と分析
- データ・パターン・テーブルを使用して、すべてのケースとすべての変数に関する欠損データを表示します。
- 個別の t 検定表を使用して、関連する変数に関して欠損グループと非欠損グループ間の差を判断します。
- パターン不一致のパーセント・テーブルを使用して、ある変数の欠損データが、他の変数の欠損データとどの程度関連しているかを評価します。