[程式] missing value處理方法(SPSS)

看板Statistics作者 (蘇小豬)時間14年前 (2011/05/06 15:08), 編輯推噓1(1013)
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我用的分析方法是logistic regression 因為系統設定為listwise deletion 所以造成我最後有接近20%的missing value 為了降低missing value的數目 我用mean value去取代了大部分missing value percentage低於5%的IV 但是最後仍有約15%的missing value 來源為我的一個很重要的IV(8.8%)和DV(7.0%) 我們老師跟我說那就至少做一個T-test 證明missing value而被delete的數值和最後保留分析的數值 這兩組group在sex income和age等項目都是沒有差異的 我的syntax如下: RECODE iv (MISSING=1) (else=0) INTO riv. RECODE dv (MISSING=1) (else=0) INTO rdv. COMPUTE group=1. IF (riv EQ 1 or rdv EQ 1) group=2. T-TEST GROUPS=group(1 2) /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=sex /CRITERIA=CI(.95). 但很不剛好的是 我T-test做出來的結果證明他們之間是有差異的...... 我現在的想法是我用mean value去取代我的IV 讓整體missing value降低 我不知道這樣可不可以 因為他missing value超過了5% 但如果不這樣做的話 這個15%missing value的問題還有其他解決辦法嗎? 還是這樣的數據結果真的就不能夠發表了...... 希望有經驗的前輩們可以給我些想法 非常謝謝你們:) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 76.208.68.175

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難得在這邊看到你 XD 你可以impute啊
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SPSS可以做multiple imputation
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哈是金光耶! 我現在對我的期末報告很頭大中......
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05/06 15:25, , 4F
我沒有學過multiple imputation耶......大概意思是甚麼啊?
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05/06 15:28, , 5F
我剛查了一下multiple imputation是不是只適用於MAR啊?
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可是我現在的癥結點就是 我T-test的結果(我的iv對其他iv
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或dv)都表示我這個missing value為8.8%的iv非MAR
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這樣應該就沒辦法用multiple imputation了吧
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而且照這樣說應該連missing value replacement也行不通...
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05/06 15:33, , 10F
我不知道我的理解有沒有錯
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propensity score analysis?
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propensity score對原po的作業來說有點割雞焉用牛刀XD
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missing value其實有點tricky,也滿哲學的...
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你用Mplus吧,他假設MAR然後用FIML幫你打點遺漏值...
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文章代碼(AID): #1DmvvjV2 (Statistics)