缺失值填补——回归算法填补

发布于 2022年10月14日 星期五 21:30:32 浏览:3989
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回归算法填补是复杂填补方法中的一种,本文实例演示在SPSS软件中实现回归算法填补的操作步骤。

关键词:缺失值; 缺失值类型; 缺失值填补; 回归算法; 复杂填补

一、案例介绍

此处仍以缺失情况基本分析(链接)一文中生成的缺失数据为例。调查了33名研究对象的性别(gender)、年龄(age)和某生化指标(X),分析性别和年龄对生化指标浓度是否有影响?人为生成一个有缺失值(生化指标缺失10个个案,并且都是在高年龄组缺失)的数据(图1),然后再进行填补分析。本案例数据可从“附件下载”处下载。

图1

二、回归算法填补

(一) 软件操作

选择“分析”—“缺失值分析”(图2)。

图2

将“年龄”和“生化指标”选入“定量变量”,“性别”选入“分类变量”,勾选“回归”(图3)。

图3

点击“变量”,进入“缺失值分析:EM的变量以及回归”对话框,选择“使用所有定量变量”。此处默认情况下为使用所有定量变量进行估计。如果不希望这样做,可以选择“选择变量”,将因变量(缺失变量)选入上方的“预测变量(D)”框,将自变量选入下方的“预测变量(R)”框。如果一个变量可以同时成为因变量和自变量,此时可以使用中间的“两者”按钮将其同时选入两个框(图4)。

图4

点击“回归”,此处可对回归算法做进一步的设置。“估算调整”框用于设定如何为原始估计值添加随机扰动。可选的有“残差(回归方程残差)”“正态分布(此处被误译为‘普通变量’)”和“t分布残差”3种。如果不希望添加随机误差项,直接使用方程估计值替换缺失值则选择最后的“无”。下方的“最大预测变量数”用于限制方程中自变量的数值,如果设置为0,即相当于用平均值(加上残差)替换缺失值。“保存完成的数据”复选框用于要求替换后的数据集生成新的数据集(图5)。

最后可生成一个新的数据集“回归算法填补”,可在“附件下载”处下载比较。

图5

(二) 效果比较

对数据集“回归算法填补”进行重新分析,然后与缺失值填补——简单填补法(链接)分析结果进行对比见表1。

填补方法β性别P性别β年龄P年龄
原始数据1.2160.0010.093<0.001
未填补1.2430.0030.0720.001
序列平均值0.8650.0120.0490.003
临近点的平均值1.0050.0010.078<0.001
临近点的中间值1.0110.0010.075<0.001
线性插值1.0590.0020.077<0.001
临近点的线性趋势0.8840.0030.076<0.001
回归算法0.9960.0020.075<0.001
表1

通过比较可知,回归算法只比“序列平均值”效果好,与其他几种方法相比并未体现出明显优势。

End
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