Como lidar com dados faltantes no IBM SPSS

Editado 5 dias atrás por ExtremeHow Equipe Editorial

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Dados faltantes são um problema comum na análise de dados. Eles podem criar desafios na modelagem estatística, pois valores ausentes podem distorcer os resultados ou reduzir o poder de uma análise. O IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) possui muitas utilidades para lidar com dados faltantes, tornando-se uma ferramenta versátil para analistas que precisam garantir que seus conjuntos de dados sejam o mais completos e precisos possível. Neste artigo, exploraremos várias estratégias para lidar com dados faltantes no IBM SPSS, fornecendo um guia abrangente que abrange desde técnicas simples até métodos mais avançados.

Compreendendo dados faltantes

Antes de nos aprofundarmos em procedimentos do SPSS, é importante entender o que são dados faltantes. Dados faltantes ocorrem quando não há valores de dados armazenados para uma variável em uma observação. Isso pode ocorrer por vários motivos, incluindo:

• Erros ou omissões na entrada de dados
• Não resposta em pesquisas
• Métodos incorretos de armazenamento de dados
• Participantes desistindo do estudo

Os dados faltantes podem ser classificados em diferentes categorias:

• Faltando completamente ao acaso (MCAR): A probabilidade de dados faltantes em uma variável é independente de qualquer outra variável medida ou não medida.
• Faltando ao acaso (MAR): A probabilidade de dados faltantes em uma variável está relacionada a outros dados observados, mas não aos próprios dados faltantes.
• Não faltando ao acaso (NMAR): A probabilidade de que os dados estejam faltando está relacionada aos próprios dados faltantes.

Lidando com dados faltantes no SPSS

O IBM SPSS oferece vários métodos para lidar com dados faltantes, que vão desde técnicas de exclusão até métodos de imputação. Abaixo, exploraremos essas técnicas em detalhe.

1. Exclusão por lista

A exclusão por lista, ou análise de caso completo, envolve remover quaisquer casos (linhas) do conjunto de dados que tenham valores faltantes para qualquer uma das variáveis usadas na análise. Este é o método mais simples, mas pode produzir resultados tendenciosos se os dados não forem MCAR, além de reduzir o tamanho da amostra.

Como fazer exclusão por lista no SPSS:

1. Selecione Analyze no menu do SPSS.
2. Escolha a técnica de análise específica que você deseja realizar (por exemplo, estatísticas descritivas, regressão).
3. No diálogo, geralmente você verá uma opção para lidar com dados faltantes. Selecione Exclude Cases Listwise para aplicar a exclusão por lista.

2. Exclusão por par

A exclusão por par mantém mais dados do que a exclusão por lista porque exclui apenas casos quando aqueles valores faltantes são necessários para uma análise específica. Por exemplo, se você estiver calculando a correlação entre duas variáveis, apenas casos em que os valores estão faltando para essas duas variáveis são excluídos.

Como realizar exclusão por par no SPSS:

1. Selecione Análise no menu.
2. Escolha uma técnica (por exemplo, correlação).
3. No diálogo, selecione Exclude cases by pair quando esta opção estiver disponível.

3. Substituição pela média

A substituição pela média envolve substituir valores faltantes pela média dos valores observados para essa variável. Este método pode reduzir a variabilidade e é melhor usado quando a proporção de dados faltantes é pequena.

Como realizar substituição pela média no SPSS:

1. Escolha Transform no menu.
2. Selecione Replace Missing Values....
3. Selecione a variável para a qual você deseja substituir os valores faltantes.
4. Em Método, selecione Média da Série.
5. Clique em OK para substituir os valores faltantes pela média.

4. Imputação por regressão

A imputação por regressão envolve prever dados faltantes usando um modelo de regressão baseado em outras variáveis. Este método pode ser mais sofisticado e melhor preserva as relações entre variáveis do que a substituição pela média.

Como realizar imputação por regressão no SPSS:

1. Selecione Transform no menu do SPSS.
2. Selecione Replace Missing Values....
3. Selecione sua(s) variável(is).
4. Em Método, selecione Tendência Linear se disponível ou use Regressão via sintaxe para mais controle.
5. Use a sintaxe do SPSS como:

   /* Sintaxe para usar regressão.*/
   REGRESSION: 
   /*Exclusão por lista de valores faltantes;*/ 
   /*Especificação do modelo.*/ 
   /*Sintaxe específica de imputação baseada no conjunto de dados.*/

5. Imputação múltipla

A imputação múltipla é um método robusto que cria múltiplos conjuntos de dados imputados e os combina para análise. Ela leva em consideração a incerteza nos dados faltantes e é considerada um dos melhores métodos para lidar com dados faltantes.

Como realizar a imputação múltipla no SPSS:

1. Vá para Analyze > Multiple Imputation > Impute Missing Data Values...
2. Selecione as variáveis a serem imputadas.
3. Escolha configurações para o número de imputações e o método de imputação.
4. Clique em OK para realizar a imputação.

6. Algoritmo EM

O algoritmo de Expectation-Maximization (EM) é outra forma de lidar com dados faltantes. Ele é usado para realizar a estimação de máxima verossimilhança quando os dados estão faltantes. Pode ser implementado com softwares estatísticos mais avançados ou através de sintaxe.

Como usar o EM no SPSS:

Dadas as capacidades do SPSS, usar macros ou sintaxe pode oferecer maior controle sobre a aplicação do EM, mas isso requer conhecimento estatístico avançado e pode não estar sempre disponível na interface gráfica.

Considerações e melhores práticas

Ao lidar com dados faltantes, é necessário considerar a natureza dos dados e as razões por trás dos valores faltantes. Aqui estão algumas considerações-chave e melhores práticas:

• Entenda o mecanismo: Antes de escolher um método para lidar com dados faltantes, determine se seus dados são MCAR, MAR ou NMAR.
• Analise padrões: Use estatísticas descritivas e visualizações (por exemplo, a análise de valores faltantes do SPSS) para entender onde e por que os dados podem estar faltando.
• Evite exclusão padrão: Evite usar exclusão por lista ou por par sem verificar os padrões e razões para os dados faltantes.
• Escolha métodos apropriados: Use um método mais sofisticado, como a imputação múltipla, para lidar com dados faltantes substanciais, especialmente se os dados não forem MCAR.
• Repita a análise: Após lidar com dados faltantes, execute a análise novamente para verificar quaisquer mudanças em tendências ou relações.

Conclusão

Lidar com dados faltantes no IBM SPSS requer uma abordagem deliberada adaptada ao conjunto de dados específico e aos objetivos da análise. Ao considerar cuidadosamente os mecanismos dos dados faltantes, explorar os métodos disponíveis no SPSS e seguir as melhores práticas, você pode minimizar os potenciais efeitos negativos dos dados faltantes em suas análises. Lembre-se de que o melhor método pode depender da questão de pesquisa específica, do nível de dados faltantes e do tipo de dados envolvidos.

Utilizando os métodos e estratégias discutidos, os usuários do IBM SPSS podem recuperar dados faltantes com mais eficácia, garantindo melhor qualidade e resultados mais confiáveis em suas análises.

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