Valores perdidos

SPSS Valores Perdidos™ 10.0
Arriba a la izquierda: Los datos perdidos
pueden llevarlo a resultados inválidos o
erróneos.
Arriba a la derecha: Sustituir los datos
perdidos con medias, que son los
procedimientos disponibles en otros
paquetes, no es el método más preciso.
Abajo a la izquierda: Utilizar una regresión
simple es un mejor método que la sustitución
de medias, pero tampoco es gran cosa.
Abajo a la derecha: Claramente el mejor
modelo. SPSS Valores Perdidos provee un
diagrama de dispersión.
Llene los espacios en blanco para
crear datos con mayor valor y
construir mejores modelos
Impute datos perdidos para
determinar patrones que
podrían identificar clientes
potencialmente satisfechos
o insatisfechos
Los datos omitidos pueden afectar en gran medida a los
resultados. Al pasarlos por alto, o suponer que basta con
excluirlos de los cálculos, se arriesga a obtener resultados
no válidos.
SPSS Valores Perdidos™ es una herramienta
fundamental para quienes se preocupan por la validez de
sus datos, ya sean encuestadores, sociólogos, proveedores
de datos o investigadores de mercados.
Examine fácilmente sus datos desde diversos ángulos
con los seis informes de diagnóstico para descubrir
patrones de datos omitidos. Estudie entonces los
estadísticos de resumen y atribuya los valores omitidos
mediante algoritmos estadísticos.
Aumente la lealtad de
sus clientes
Diagnostique los datos omitidos de forma
rápida y sencilla
Apalanque lo que sabe de
sus clientes para reducir
nuevos riesgos de negocio
Gane nuevos negocios
Haga mejores predicciones
sobre otros productos y
servicios que sus clientes
pueden desear
Aumente sus ventas
cruzadas
Refine la habilidad de su
compañía para detectar
fraude utilizando datos
perdidos
Detecte el fraude
Explore los datos con seis flexibles informes de diagnóstico
para evaluar si los datos omitidos afectan a las
conclusiones, y para comprender mejor sus características.
El informe Patrones de datos le permite diagnosticar
rápidamente si existe un problema grave de datos
omitidos. Este informe ofrece una introducción a los datos
caso a caso, y así ayuda a determinar el alcance de los
datos omitidos, muestra cada tipo de valor omitido e indica
los valores extremos de cada caso.
Utilice la prueba t de varianzas en poblaciones distintas
y la tabulación cruzada de categorías para averiguar si
existen diferencias significativas entre quienes responden
y quienes no lo hacen. Estos informes le ayudarán a decidir
si los datos omitidos pueden causar problemas en el
análisis.
El informe Patrones tabulados resume cada patrón de
datos omitidos, y resalta el conjunto de variables que
forman el patrón. Por ejemplo, puede ver rápidamente que
el 98% de los casos no respondió al conjunto de preguntas
sobre las características preferidas y el precio.
Mejore la calidad de los datos futuros reescribiendo las
preguntas de la encuesta que puedan resultar confusas o
que se revelen problemáticas por un patrón de datos
omitidos. Determine también con fiabilidad si los valores
omitidos en una variable están relacionados con los
omitidos en otra gracias a la tabla Porcentajes de
patrones no coincidentes, que muestra las relaciones
entre las variables con datos omitidos. Por ejemplo, los
encuestados que no respondieron a la pregunta sobre sus
ingresos tampoco respondieron a la pregunta acerca de
sus estudios.
Consiga mejores resúmenes estadísticos
A menudo, los resúmenes estadísticos de los datos son el
punto de partida de análisis posteriores, como factor,
regresión o ANOVA. Obtenga resultados más fiables con
resúmenes estadísticos corregidos para tener en cuenta
los valores omitidos.
Elija entre cuatro métodos: Observaciones suprimidas
en el análisis, eliminación de observaciones según los
valores de las variables, EM o regresión para estimar
medias, la matriz de correlaciones o la matriz de
covarianzas.
Reemplace fácilmente valores omitidos
por estimaciones
Mejore la probabilidad de encontrar resultados
estadísticamente significativos al utilizar todos los datos,
en lugar de limitar el análisis a los casos completos. Elija
el eficiente algoritmo EM o de regresión para predecir los
valores omitidos basándose en los datos de que dispone.
Llegue a conclusiones más válidas eliminando sesgos
ocultos de sus datos al reemplazar los valores omitidos por
estimaciones, de modo que todos los grupos, hasta los de
menor número de respuestas, estén representados en el
análisis.
Especificaciones de SPSS Valores Perdidos
Análisis de patrones
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Presentación de datos omitidos y casos extremos para
todos los casos y variables de la tabla Patrones de
datos
- Presentación de los valores omitidos del sistema y
de tres tipos de valores
omitidos definidos por el usuario
- Ordenación ascendente o descendente.
- Presentación de los valores efectivos de las
variables especificadas
Presentación de patrones de valores omitidos para
todos los casos con al menos un valor omitido,
mediante la tabla Patrones omitidos
- Los patrones de valores omitidos similares se
muestran agrupados
- Ordenación por patrones omitidos y por variables
- Presentación de los valores efectivos de las
variables especificadas
■
Algoritmo de regresión
- Estimación de la media, la matriz de covarianzas y la
matriz de correlaciones de las variables definidas
como dependientes; establecimiento del número de
variables predictoras; establecimiento de elementos
aleatorios como normales; t, residuos observados o
ninguno
- Atribución de datos omitidos y posibilidad de
guardar los datos completados en un archivo
Administración de datos
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■
Consideración de todas las variables de caracteres como
categorías
Uso de los primeros 8 caracteres de la variable de
cadena cuando se defina como categoría
Almacenamiento de la matriz de datos completados
como archivo externo
Presentación de diferencias entre los datos presentes y
los omitidos para las categorías en la tabla Distribución
de categorías
- Tabulación cruzada de datos omitidos y presentes
para cada categoría de una variable por otras
variables
Identificación de todos los patrones únicos en la tabla
Patrones tabulados, que resume cada patrón de datos
omitidos y muestra la frecuencia de cada patrón con la
media y la frecuencia de cada variable
- Resumen de la tabla Patrones de valores omitidos,
que muestra la frecuencia y los promedios de cada
patrón de valores omitidos
■
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Univariados: cálculo de frecuencia, media, desviación
típica y error típico de la media para todos los casos,
salvo los que contengan valores omitidos; frecuencia y
porcentaje de valores omitidos y extremos para todas
las variables
Mediante lista: cálculo de media, matriz de covarianzas
y matriz de correlaciones para todas las variables
cuantitativas de los casos, excepto los valores omitidos
Por parejas: cálculo de frecuencia, media, varianza,
matriz de covarianzas y matriz de correlaciones
Algoritmo EM
- Estimación de la media, la matriz de covarianzas y la
matriz de correlaciones de las variables
cuantitativas con valores omitidos, suponiendo una
distribución normal, distribución t con grados de
libertad o distribución normal mixta con cualquier
proporción de mezcla y cualquier razón de
desviación típica
- Atribución de datos omitidos y posibilidad de
guardar los datos completados en un archivo
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Para realizar un pedido o solicitar más información,
póngase en contacto con su oficina de SPSS más
cercana.
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+54 11 4814 5030
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Perú
+51 1 476 1599
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Uruguay
Esta tabla de una prueba T de Varianza Separada define
dos grupos de casos: aquellos con datos completos de
ingresos, y aquellos con datos perdidos en el ingreso.
Luego, la tabla muestra la prueba para saber si estos dos
grupos son diferentes en una serie de variables. Esta tabla
muestra que la gente con valores perdidos en el ingreso
tienen mayor probabilidad de tener una ocupación no
profesional, tienen mayor probabilidad de ser mujeres, de
estar casadas, y de tener una familia más grande que las
personas que reportaron datos sobre su ingreso familiar.
Estadísticos
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Póngase en contacto con la oficina de SPSS más cercana
para conocer los requisitos.
Colombia
Determinación de diferencias entre grupos omitidos y
no omitidos para una variable relacionada con el test t
de varianzas en poblaciones distintas
- Test t, grados de libertad, media, p-value,
frecuencia
Evaluación del volumen de datos omitidos en una
variable relacionado con los datos omitidos en otra
variable, mediante la tabla Porcentaje de patrones no
coincidentes
- Ordenación de la matriz por patrones o variables de
valores omitidos
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