SPSS 19 analyse des mesures répétées avec - données manquantes - Données manquantes
Données manquantes / Imputation Discussion> SPSS 19 analyse des mesures répétées avec des données manquantes
J'ai 26 participants et cinq données de facteurs ordinaux définis dans Excel. Un facteur ordinal a des données manquantes pour deux participants. Quand je entrer toutes les données dans SPSS et faire l'analyse des mesures répétées à la fois dans les sujets (cinq échantillonnage au fil du temps) et entre les sujets (deux types différents) pour les 5 facteurs de ordinales. sortie d'analyse SPSS montre que le système SPSS ne tient pas compte cinq facteurs pour les deux sujets qui a une valeur qui manque pour un sujet, je suis arrivé valeur totale N de 24. J'ai essayé de définir des valeurs manquantes comme 9999 et défini les 9999 valeurs manquantes dans le SPSS. Cela n'a pas fonctionné. Ce que je devais faire était faire une analyse sur quatre facteurs qui m'a donné la valeur totale de N de 26 a ensuite fait une analyse séparée sur le fichier de données distinct pour seulement un facteur. Je voulais faire l'analyse sur l'ensemble de données contenant les cinq facteurs. Toute suggestion ou aide serait appréciée.
Salut Ellen! Merci pour la grande question. Ce que vous voyez arriver est appelé « suppression listwise », et il est la valeur par défaut pour la plupart des analyses dans SPSS. suppression Listwise signifie essentiellement que l'analyse n'utilisera les cas qui ont des cas valides pour toutes les variables de l'analyse. Certaines analyses ont une option pour passer à la suppression par paires, qui utilisera tous les cas / données disponibles, mais malheureusement, je ne pense pas que des mesures répétées GLM est l'un de ceux qui ont cette option.
Normalement, ma suggestion de traiter ce serait une technique d'imputation, comme « imputation multiple », mais votre taille de l'échantillon est trop petit pour utiliser ces techniques plus complexes. Avec la taille de l'échantillon que vous disposez, vos options sont probablement: « signifie le remplacement », « l'imputation de régression », et en utilisant la suppression de listwise et d'accepter la taille de l'échantillon de 24. J'espère que cela aide!
Salut Jeremy. J'ai le même problème et j'ai du mal à trouver une réponse. Je l'ai fait quelques recherches sur Google et a trouvé deux autres solutions possibles. Je me demande comment vous pensez à eux.
dhowell / StatPages / More_Stuff / MISSING_DATA / MissingDataSPSS.html) Pensez-vous que cet exemple est ok?
Merci beaucoup!
Kingchi
Je généralement utiliser R pour faire une analyse multiple d'imputation, puis utiliser le manuel package R comme ma référence. Quelques bons paquets de régression multiple en R comprennent: « mi » et « Zelig ». J'utilise souvent « mi » pour faire l'imputation réelle, puis utiliser Zelig pour exécuter l'analyse sur les données imputées (il crée les statistiques pour vous imputées).