Ich hatte ähnliche Schwierigkeiten, als ich mit SPSS angefangen habe. Was ich auch empfehlen würde, ist, die Funktion „Deskriptive Statistiken“ zu verwenden, um das Muster der fehlenden Daten zu überprüfen, bevor du eine Entscheidung triffst. Manchmal sind die fehlenden Daten völlig zufällig, und Imputation könnte gut funktionieren. In anderen Fällen könnte es systematisch sein, und das Ausschließen von Fällen könnte zu Verzerrungen führen. SPSS hat einige großartige Werkzeuge, um das Muster des Fehlens zu analysieren, und ich fand es sehr hilfreich, um meinen Ansatz zu bestimmen. Experimentiere weiter mit verschiedenen Methoden, um herauszufinden, was am besten für deine Daten funktioniert!

Willkommen in der Welt von SPSS! Fehlende Daten können wirklich knifflig sein. Es gibt mehrere Möglichkeiten, damit in SPSS https://ibm-spss.weebly.com/ umzugehen, je nachdem, wie dein Datensatz aussieht und welche Analyseziele du hast. Wenn du es in Ordnung findest, einige Fälle zu verlieren, kannst du sie einfach ausschließen, aber ich empfehle, die Methode der multiplen Imputation zu verwenden, wenn du so viele Daten wie möglich erhalten möchtest. SPSS hat eine integrierte Option dafür im Menü „Analysieren“, und es ist ziemlich einfach. Achte nur darauf, dass du sie entsprechend deinem Analysetyp anwendest.

Ich bin neu bei SPSS und versuche, die Grundlagen zu verstehen. Ich habe die GUI für einfache deskriptive Statistiken verwendet, aber bei einigen der fortgeschritteneren Funktionen komme ich nicht weiter. Weiß jemand, wie man mit fehlenden Daten in SPSS effektiv umgeht? Ich habe gelesen, dass es verschiedene Methoden gibt, wie Imputation oder das Ausschließen von Fällen, aber ich bin mir nicht sicher, welche am besten für meinen Datensatz geeignet ist.