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SPSS Valeurs Manquantes

Crer des donnes de grande valeur et tablir de meilleures modles quand vous estimez les valeurs manquantes


Affinez votre prise de dcisions grce la dtection de vos valeurs manquantes. Les donnes manquantes peuvent srieusement affecter vos rsultats. Si vous ne prenez pas en compte les donnes manquante ou si vous estimez que l'exclusion des donnes manquantes dans vos calculs est suffisante, vous risquez d'obtenir des rsultats invalides. SPSS Statistcics Analyse des valeurs manquantes est l'outil idal pour les personnes qui attachent de l'importance la validit de leurs donnes tels que les chercheurs, sociologues, Data Miners et chargs d'tudes.

Analyse des valeurs manquantes

La procdure de la valeur manquante excute trois fonctions principales :

  • Elle dcrit les caractristiques des donnes manquantes : o se trouve les valeurs manquantes, l'importance de leur nombre, et si, pour diffrentes observations, des paires de variables ont tendance avoir des valeurs manquantes, si les valeurs des donnes sont extrmes et si les valeurs manquent de faon alatoire.
  • Elle estime la moyenne, l'cart type, les covariances et les corrlations en utilisant une mthode concernant toutes observations incompltes, seulement les composantes non valides, de rgression ou de type EM (prvision-maximisation). La mthode concernant seulement les composantes non valides affiche galement l'effectif des observations compltes par paires.
  • Elle attribue (impute) aux valeurs manquantes les prvisions l'aide des mthodes de rgression ou EM.
  • L'analyse des valeurs manquantes vous aide aborder de nombreux problmes causs par des donnes incompltes. Les observations avec valeurs manquantes qui sont systmatiquement diffrentes des observations sans valeur manquante peuvent biaiser les rsultats. De mme, les donnes manquantes peuvent rduire la prcision des statistiques calcules car l'information disponible est infrieure celle initialement prvue. Un autre problme est que les hypothses effectues en aval de nombreuses procdures statistiques sont bases sur des observations compltes et que les valeurs manquantes peuvent compliquer la thorie requise.

Exemple:

Lors de l'valuation d'un traitement contre la leucmie, plusieurs variables sont mesures. Cependant, toutes les mesures diffrentes ne sont pas disponibles pour chaque patient. Le patron des donnes manquantes est affich, mis en tableau et s'avre tre alatoire. Une analyse EM est utilise afin d'estimer les moyennes, les corrlations et les covariances. Les valeurs manquantes sont remplaces par des valeurs imputes et enregistres dans un nouveau fichier de donnes afin d'tre utilises pour des analyses supplmentaires.

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