오늘 이야기해볼 주제는 바로 결측값에 대한 내용입니다. 논문통계에 있어서 결측값 처리는 아주 중요한 의미를 가지고 있습니다.

결측값이란 설문지나 데이터를 입력하는 과정에서 누락되어지는 값을 결측값이라고 이야기를 한답니다. 쉽게 말해서 자료가 입력되지 않은 경우라는 뜻입니다.

통상 결측값이 많은 경우는 데이터 전부를 삭제하는 경우가 있습니다. 이것은 측정도구에 대한 신뢰도를 높이는 하나의 방법이기도 하죠.

예를들어 100개의 설문항목이 있는데 그중 반인 50문항을 설문에 응답하지 않았습니다. 이런 경우는 너무 많은 결측값을 가지고 있기 때문에 삭제를 하는 것이 올바른 선택이라 판단이 되어지네요.

아래는 일전에 결측값 및 코딩을 하는 방법에 대한 포스팅입니다. 참고하시면 되실듯 합니다.

http://blog.naver.com/victoria1590/220687371962




 
 


올바른 논문통계 결과를 위한 코딩파일 정제

안녕하세요 논문1번지입니다. ^^ 오늘 날씨가 너무 화창하네요. 어제 야근을 해서 그런지 온몸이 맞은듯하...

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그런데 만약 1-2개의 결측값을 가지고 있을 경우에는 연구자가 임의로 데이터를 집어 넣기도, 그렇다고 데이터 전부를 삭제하기도 힘들때가 있습니다.

이런 경우에는 spss를 이용해서 아래처럼 결측값을 제외시킬수가 있습니다.
spss에서 위와 같이 이산형 결측값을 선택후 결측값의 번호를 입력하게 되어지면 그 번호는 자동적으로 통계분석에서 빠지게 되어진답니다.

포스팅 url : http://blog.naver.com/victoria1590/220771865506