Как обрабатывать отсутствующие данные в IBM SPSS

Отредактировано 1 Неделю назад от ExtremeHow Редакционная команда

IBM SPSSПропущенные данныеОчистка данныхWindowsMacИсследованиеПрограммное обеспечениеАкадемическийОбразованиеСтатистика

Отсутствие данных — это распространенная проблема в анализе данных. Это может создавать трудности в статистическом моделировании, так как отсутствующие значения могут искажать результаты или снижать мощность анализа. IBM SPSS (Статистический пакет для социальных наук) имеет множество инструментов для работы с отсутствующими данными, делая его универсальным инструментом для аналитиков, которым необходимо обеспечить полноту и точность своих наборов данных. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии обработки отсутствующих данных в IBM SPSS, предоставив всеобъемлющее руководство от простых методов до более сложных методов.

Понимание отсутствующих данных

Прежде чем углубляться в процедуры SPSS, важно понять, что такое отсутствие данных. Отсутствие данных происходит, когда для переменной в наблюдении не сохраняются значения данных. Это может произойти по разным причинам, включая:

• Ошибки или упущения при вводе данных
• Отсутствие ответа в опросах
• Неправильные методы хранения данных
• Участники выбывают из исследования

Отсутствие данных можно классифицировать на разные категории:

• Отсутствие полностью случайных данных (MCAR): Вероятность отсутствия данных по переменной не зависит от какой-либо другой измеренной или неизмеренной переменной.
• Отсутствие данных случайным образом (MAR): Вероятность отсутствия данных по переменной связана с другими наблюдаемыми данными, но не с самими отсутствующими данными.
• Не случайное отсутствие данных (NMAR): Вероятность отсутствия данных связана с самими отсутствующими данными.

Обработка отсутствующих данных в SPSS

IBM SPSS предоставляет несколько методов обработки отсутствующих данных, от техник удаления до методов импутации. Ниже мы подробно рассмотрим эти техники.

1. Удаление списков

Удаление списков или анализ полных случаев включает удаление из набора данных любых случаев (строк), у которых отсутствуют значения по любой из переменных, используемых в анализе. Это самый простой метод, но он может давать искаженные результаты, если данные не являются MCAR, и уменьшает размер выборки.

Как выполнить удаление списков в SPSS:

1. Выберите Analyze в меню SPSS.
2. Выберите конкретную технику анализа, которую вы хотите выполнить (например, дескриптивная статистика, регрессия).
3. В диалоговом окне часто будет отображаться параметр обработки отсутствующих данных. Выберите Exclude Cases Listwise, чтобы применить удаление списков.

2. Удаление пар

Удаление пар сохраняет больше данных, чем удаление списков, поскольку исключает случаи только тогда, когда эти отсутствующие значения необходимы для конкретного анализа. Например, если вы рассчитываете корреляцию между двумя переменными, исключаются только те случаи, в которых отсутствуют значения по этим двум переменным.

Как выполнить удаление пар в SPSS:

1. Выберите Analysis в меню.
2. Выберите технику (например, корреляция).
3. В диалоговом окне выберите Исключить случаи по паре, когда эта опция доступна.

3. Замена на среднее

Замена на среднее заключается в замене отсутствующих значений средним из наблюдаемых значений для этой переменной. Этот метод может уменьшить вариабельность и лучше всего подходит, когда доля отсутствующих данных мала.

Как выполнить замену на среднее в SPSS:

1. Выберите Transform в меню.
2. Выберите Replace Missing Values....
3. Выберите переменную, для которой вы хотите заменить отсутствующие значения.
4. В Метод выберите Среднее по ряду.
5. Нажмите OK, чтобы заменить отсутствующие значения на средние.

4. Импутация с помощью регрессии

Импутация с помощью регрессии включает прогнозирование отсутствующих данных с использованием регрессионной модели на основе других переменных. Это может быть более сложным методом и лучше сохраняет связи между переменными, чем замена на среднее.

Как выполнить импутацию с помощью регрессии в SPSS:

1. Выберите Transform в меню SPSS.
2. Выберите Replace Missing Values....
3. Выберите вашу переменную(ые).
4. В Метод выберите Линейный тренд, если доступно, или используйте регрессию через синтаксис для большего контроля.
5. Используйте синтаксис SPSS, такой как:

   /* Синтаксис для использования регрессии.*/
   REGRESSION: 
   /*MISSING listwise deletion;*/ 
   /*Спецификация модели.*/ 
   /*Синтаксис импутации на основе набора данных.*/

5. Множественная импутация

Множественная импутация — это надёжный метод, который создает несколько импутированных наборов данных и объединяет их для анализа. Он учитывает неопределенность в отсутствующих данных и считается одним из лучших методов обработки отсутствующих данных.

Как выполнить множественную импутацию в SPSS:

1. Перейдите в Analyze > Multiple Imputation > Impute Missing Data Values...
2. Выберите переменные для импутации.
3. Выберите настройки для количества имплантаций и метода имплантации.
4. Нажмите OK, чтобы выполнить имплантацию.

6. Алгоритм EM

Алгоритм ожидания-максимизации (EM) — это еще один способ обработки отсутствующих данных. Он используется для выполнения оценки максимального правдоподобия, когда данные отсутствуют. Его можно реализовать с помощью более сложного статистического программного обеспечения или через синтаксис.

Как использовать EM в SPSS:

Учитывая возможности SPSS, использование макросов или синтаксиса может предоставить больший контроль за применением EM, но это требует продвинутых статистических знаний и может быть не всегда доступным в графическом пользовательском интерфейсе.

Соображения и лучшие практики

При работе с отсутствующими данными необходимо учитывать природу данных и причины, по которым данные отсутствуют. Вот некоторые ключевые соображения и лучшие практики:

• Понимание механизма: Прежде чем выбрать метод обработки отсутствующих данных, определите, являются ли ваши данные MCAR, MAR или NMAR.
• Анализировать закономерности: Используйте описательную статистику и визуализацию (например, анализ отсутствующих значений в SPSS), чтобы понять, где и почему данные могут отсутствовать.
• Избегайте удаления по умолчанию: Избегайте использования удаления списков или пар без проверки закономерностей и причин отсутствия данных.
• Выберите подходящие методы: Используйте более сложный метод, такой как множественная импутация, для обработки значительного количества отсутствующих данных, особенно если данные не MCAR.
• Повторите анализ: После обработки отсутствующих данных снова проведите анализ, чтобы проверить наличие изменений в тенденциях или взаимосвязях.

Заключение

Обработка отсутствующих данных в IBM SPSS требует тщательного подхода, адаптированного к конкретному набору данных и целям анализа. Внимая механизмам отсутствующих данных, исследуя методы, доступные в SPSS, и следуя лучшим практикам, вы можете минимизировать потенциально негативные эффекты отсутствующих данных на ваши анализы. Помните, что лучший метод может зависеть от конкретного исследовательского вопроса, уровня отсутствия данных и типа данных.

Используя рассмотренные методы и стратегии, пользователи IBM SPSS могут более эффективно восстанавливать отсутствующие данные, обеспечивая лучшее качество и более надежные результаты в своем анализе.

  Поделиться этой статьей

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете запросить обновление