Заполнение пропущенных значений для повышения информативности данных и построения адекватных моделей.

Обычно на них не обращают внимания: «лишь бы их не было слишком много». Но пропущенные значения могут серьезно повлиять на результаты анализа.

Если игнорировать наличие пропусков в данных или полагать, что достаточно исключить из анализа данные с пропущенными значениями, существенно вырастает риск получения неверных или незначимых результатов. IBM SPSS Missing Values поможет заполнить пропущенные данные и получить более надежные результаты.

Процедура Missing Value Analysis (MVA), реализованная в данном модуле — это важный инструмент для тех, кто заботится о надежности данных. При помощи IBM SPSS Missing Values можно легко проверять данные с различных точек зрения и получать диагностические отчеты, помогающие обнаруживать закономерности в распределении пропущенных значений. После этого можно исследовать итоговые статистики и заполнять пропущенные значения при помощи статистических алгоритмов.