Jak radzić sobie z brakującymi danymi w SPSS

1. Jak poradzić sobie z brakującymi wartościami w SPSS?
2. Które z poniższych jest najlepszym sposobem radzenia sobie z brakującymi danymi w SPSS?
3. Jak radzisz sobie z brakującymi danymi?

Jak poradzić sobie z brakującymi wartościami w SPSS?

Możesz określić missing = listWise podkomenda, aby wykluczyć dane, jeśli brakuje wartości na dowolnej zmiennej na liście. Domyślnie brakujące wartości są wykluczone, a wartości procentowe są oparte na liczbie wartości nieokreślonych.

Które z poniższych jest najlepszym sposobem radzenia sobie z brakującymi danymi w SPSS?

Regresja jest przydatna do obsługi brakujących danych, ponieważ można je wykorzystać do przewidywania wartości zerowej za pomocą innych informacji z zestawu danych. Istnieje kilka metod analizy regresji, takich jak regresja stochastyczna.

Jak radzisz sobie z brakującymi danymi?

W radzeniu sobie z brakującymi danymi naukowcy danych mogą użyć dwóch podstawowych metod do rozwiązania błędu: imputacji lub usunięcia danych. Metoda imputacji opracowuje rozsądne przypuszczenia dla brakujących danych. Jest to najbardziej przydatne, gdy odsetek brakujących danych jest niski.