Comment gérer les données manquantes dans SPSS

1. Comment pouvons-nous gérer les valeurs manquantes dans SPSS?
2. Lequel des éléments suivants est le meilleur moyen de gérer les données manquantes dans SPSS?
3. Comment gérez-vous les données manquantes?

Comment pouvons-nous gérer les valeurs manquantes dans SPSS?

Vous pouvez spécifier la sous-commande manquante = Liste pour exclure les données s'il y a une valeur manquante sur une variable dans la liste. Par défaut, les valeurs manquantes sont exclues et les pourcentages sont basés sur le nombre de valeurs non manquantes.

Lequel des éléments suivants est le meilleur moyen de gérer les données manquantes dans SPSS?

La régression est utile pour gérer les données manquantes car elle peut être utilisée pour prédire la valeur nul à l'aide d'autres informations de l'ensemble de données. Il existe plusieurs méthodes d'analyse de régression, comme la régression stochastique.

Comment gérez-vous les données manquantes?

Lorsque vous traitez des données manquantes, les scientifiques des données peuvent utiliser deux méthodes principales pour résoudre l'erreur: l'imputation ou la suppression des données. La méthode d'imputation développe des suppositions raisonnables pour les données manquantes. C'est très utile lorsque le pourcentage de données manquantes est faible.