आईबीएम एसपीएसएस में गुम डेटा संभालने का तरीका

संपादित 1 सप्ताह पहले द्वारा ExtremeHow संपादकीय टीम

आईबीएम एसपीएसएसगायब डेटाडेटा सफाईविंडोमैकअनुसंधानसॉफ्टवेयरशैक्षणिकशिक्षासांख्यिकी

डेटा विश्लेषण में गुम डेटा एक सामान्य समस्या है। यह सांख्यिकीय मॉडलिंग में चुनौतियाँ पैदा कर सकता है, क्योंकि गुम मूल्य परिणामों को विकृत कर सकते हैं या विश्लेषण की शक्ति को कम कर सकते हैं। आईबीएम एसपीएसएस (सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज) में गुम डेटा से निपटने के लिए कई सुविधाएं हैं, जो इसे विश्लेषकों के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाती हैं जिन्हें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है कि उनके डाटासेट यथासंभव पूर्ण और सटीक हैं। इस लेख में, हम आईबीएम एसपीएसएस में गुम डेटा को संभालने के विभिन्न रणनीतियों की खोज करेंगे, जो सरल तकनीकों से लेकर अधिक उन्नत विधियों तक विस्तृत मार्गदर्शिका प्रदान करेंगे।

गुम डेटा को समझना

एसपीएसएस प्रक्रियाओं में गहराई में जाने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि गुम डेटा क्या है। जब किसी अवलोकन में किसी चर के लिए कोई डेटा मूल्य संग्रहीत नहीं होता है तब गुम डेटा होता है। यह विभिन्न कारणों से हो सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• डेटा प्रविष्टि त्रुटियां या चूकें
• सर्वेक्षणों में अनुत्तर
• गलत डेटा भंडारण विधियाँ
• अध्ययन से प्रतिभागियों का बाहर निकलना

गुम डेटा को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

• पूरी तरह से यादृच्छिक रूप से गुम (एमसीएआर): किसी चर पर गुम डेटा की संभावना किसी अन्य मापित या अमापित चर से स्वतंत्र होती है।
• यादृच्छिक रूप से गुम (एमएआर): किसी चर पर गुम डेटा की संभावना अन्य अवलोकन किए गए डेटा से संबंधित होती है, लेकिन गुम डेटा स्वयं से संबंधित नहीं होती है।
• यादृच्छिक रूप से गुम नहीं (एनएमएआर): डेटा के गुम होने की संभावना गुम डेटा से संबंधित होती है।

एसपीएसएस में गुम डेटा को संभालना

आईबीएम एसपीएसएस में गुम डेटा को संभालने के लिए कई विधियाँ उपलब्ध हैं, जिनमें विलोपन तकनीकें और प्रतिपूर्ति विधियाँ शामिल हैं। नीचे, हम इन तकनीकों का विस्तार से अन्वेषण करेंगे।

1. सूचीवर विलोपन

सूचीवर विलोपन, या पूर्ण केस विश्लेषण, में उन किसी भी मामलों (पंक्तियों) को हटाना शामिल होता है जिनके चेतावनींचे लिए विश्लेषण में उपयोग किए गए किसी भी चर के लिए गुम मूल्य होते हैं। यह सरलतम विधि है, लेकिन अगर डेटा एमसीएआर नहीं है तो यह पक्षपाती परिणाम दे सकता है और नमूना आकार को कम कर सकता है।

एसपीएसएस में सूचीवर विलोपन कैसे करें:

1. एसपीएसएस मेनू से विश्लेषण चुनें।
2. वह विशिष्ट विश्लेषण तकनीक चुनें जो आप करना चाहते हैं (जैसे, वर्णनात्मक सांख्यिकी, पुनरावृत्ति)।
3. संवाद बॉक्स में, आप अक्सर गुम डेटा को संभालने के लिए एक विकल्प देखेंगे। सूचीवर विलोपन लागू करने के लिए केसों को सूची के अनुसार अपवर्जित करें चुनें।

2. युग्मित विलोपन

युग्मित विलोपन सूचीवर विलोपन की तुलना में अधिक डेटा को बरकरार रखता है क्योंकि यह केवल उन मामलों को अपवर्जित करता है जब विशिष्ट विश्लेषण के लिए आवश्यक गुम मूल्य होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप दो चरों के बीच सहसंबंध की गणना कर रहे हैं, तो केवल उन मामलों को अपवर्जित किया जाता है जिनमें उन दोनों चरों के लिए मूल्य गुम होते हैं।

एसपीएसएस में युग्मित विलोपन कैसे करें:

1. मेनू में विश्लेषण चुनें।
2. एक तकनीक चुनें (जैसे, सहसंबंध)।
3. संवाद बॉक्स में, उपलब्ध होने पर युग्म के अनुसार मामलों को अपवर्जित करें चुनें।

3. औसत प्रतिस्थापन

औसत प्रतिस्थापन में गुम मूल्य को उस चर के देखे गए मूल्यों के औसत के साथ बदलना शामिल होता है। यह विधि बदलाविता को कम कर सकती है और इसका उपयोग तब सबसे अच्छा होता है जब गुम डेटा का अनुपात कम होता है।

एसपीएसएस में औसत प्रतिस्थापन कैसे करें:

1. मेनू से रूपांतर चुनें।
2. गुम मूल्यों की जगह बदलें.... चुनें।
3. उस चर का चयन करें जिसके लिए आप गुम मूल्यों को बदलना चाहते हैं।
4. विधि में, श्रृंखला औसत चुनें।
5. औसत के साथ गुम मूल्यों को बदलने के लिए ठीक है पर क्लिक करें।

4. पुनरावृत्ति योगदान

पुनरावृत्ति सहभागिता में अन्य चरों के आधार पर प्रतिपूर्ति मॉडल का उपयोग करके गुम डेटा की भविष्यवाणी करना शामिल होता है। यह एक अधिक परिष्कृत विधि हो सकती है और औसत प्रतिस्थापन की तुलना में चरों के बीच संबंधों को बेहतर बनाए रख सकती है।

एसपीएसएस में पुनरावृत्ति योगदान कैसे करें:

1. एसपीएसएस मेनू से रूपांतर चुनें।
2. गुम मूल्यों की जगह बदलें.... चुनें।
3. अपना/अपने चर चुनें।
4. विधि के तहत, यदि उपलब्ध हो तो रेखीय प्रवृत्ति चुनें या अधिक नियंत्रण के लिए सिंटैक्स के माध्यम से पुनरावृत्ति का उपयोग करें।
5. एसपीएसएस सिंटैक्स का उपयोग करें जैसे:

   /* पुनरावृत्ति का उपयोग करने के लिए सिंटैक्स।*/
   पुनरावृत्ति: 
   /*सूचीवर विलोपन;*/ 
   /*मॉडल विशिष्ट विवरण।*/ 
   /*डेटासेट के आधार पर प्रतिपूर्ति विशेष सिंटैक्स।*/

5. बहु प्रतिपूर्ति

बहु प्रतिपूर्ति एक मजबूत विधि है जो कई प्रतिपूर्ति डेटासेट बनाती है और विश्लेषण के लिए उन्हें जोड़ती है। यह गुम डेटा में अनिश्चितता को ध्यान में रखता है और गुम डेटा को संभालने के लिए सबसे अच्छी विधियों में से एक मानी जाती है।

एसपीएसएस में बहु प्रतिपूर्ति कैसे करें:

1. विश्लेषण > बहु प्रतिपूर्ति > गुम डेटा मूल्यों का प्रतिपूर्ति करें... पर जाएं
2. प्रतिपूर्ति करने के लिए चरों का चयन करें।
3. आसनों की संख्या और प्रत्यारोपण विधि के लिए सेटिंग्स चुनें।
4. प्रत्यारोपण करने के लिए ठीक है पर क्लिक करें।

6. ईएम एल्गोरिद्म

अनुमान-मैक्सिमाइज़ेशन (ईएम) एल्गोरिद्म गुम डेटा को संभालने का एक और तरीका है। इसका उपयोग अधिकतम संभावना भूमिकाओंण करने के लिए किया जाता है जब डेटा गुम होता है। इसे अधिक उन्नत सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर या सिंटैक्स के माध्यम से लागू किया जा सकता है।

एसपीएसएस में ईएम कैसे उपयोग करें:

एसपीएसएस की क्षमताओं को देखते हुए, मैक्रो या सिंटैक्स का उपयोग ईएम आवेदन पर अधिक नियंत्रण प्रदान कर सकता है, लेकिन इसके लिए उन्नत सांख्यिकीय ज्ञान की आवश्यकता होती है और यह हमेशा जीयूआई में आसानी से उपलब्ध नहीं हो सकता है।

विचारशीलता और सर्वोत्तम प्रथाएँ

गुम डेटा से निपटने पर, डेटा की प्रकृति और गुम मूल्यों के पीछे के कारणों पर विचार करना आवश्यक है। यहां कुछ प्रमुख विचारशीलताएं और सर्वोत्तम प्रथाएँ हैं:

• मूल्यांकन समझें: गुम डेटा से निपटने के लिए विधि चुनने से पहले, यह निर्धारित करें कि आपका डेटा एमसीएआर, एमएआर, या एनएमएआर है या नहीं।
• पैटर्न का विश्लेषण करें: वर्णनात्मक सांख्यिकी और दृश्यावलोकनों का उपयोग करें (जैसे, एसपीएसएस के गुम मूल्य विश्लेषण) यह समझने के लिए कि डेटा कहाँ और क्यों गुम हो सकता है।
• डिफ़ॉल्ट विलोपन से बचें: गुम डेटा के पैटर्न और कारणों की जांच किए बिना सूचीवर या युग्मित विलोपन का उपयोग करने से बचें।
• उपयुक्त विधियाँ चुनें: पर्याप्त गुम डेटा से निपटने के लिए बहु प्रतिपूर्ति जैसी अधिक परिष्कृत विधि का उपयोग करें, विशेष रूप से अगर डेटा एमसीएआर नहीं है।
• विश्लेषण को पुनः चलाएं: गुम डेटा को संभालने के बाद, प्रवृत्तियों या संबंधों में किसी भी बदलाव की जांच के लिए विश्लेषण को फिर से चलाएं।

निष्कर्ष

आईबीएम एसपीएसएस में गुम डेटा को संभालना एक विचारशील दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो विशिष्ट डेटासेट और विश्लेषण उद्देश्यों के लिए उपयुक्त हो। गुम डेटा के तंत्रों का सावधानीपूर्वक विचार करके, एसपीएसएस के भीतर उपलब्ध विधियों का अन्वेषण करके, और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके, आप अपने विश्लेषणों पर गुम डेटा के संभावित नकारात्मक प्रभावों को न्यूनतम कर सकते हैं। याद रखें कि सर्वोत्तम विधि विशिष्ट अनुसंधान प्रश्न, गुम डेटा के स्तर, और शामिल डेटा के प्रकार पर निर्भर कर सकती है।

एसपीएसएस के उपयोगकर्ताओं द्वारा चर्चित विधियों और रणनीतियों का उपयोग करके गुम डेटा को अधिक प्रभावी ढंग से पुनः प्राप्त कर सकते हैं, जो उनके विश्लेषण में बेहतर गुणवत्ता और अधिक विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करता है।

  इस लेख को साझा करें

यदि आपको लेख की सामग्री में कुछ गलत लगता है, आप कर सकते हैं अपडेट का अनुरोध करें