Analysieren von Daten aus multipler Imputation

Viele Prozeduren unterstützen das Pooling von Ergebnissen aus Analysen Datasets aus multipler Imputation. Wenn Imputationsmarkierungen eingeschaltet sind, wird ein Spezialsymbol neben den Prozeduren angezeigt, die Pooling unterstützen. Im Untermenü "Deskriptive Statistik" des Menüs "Analysieren" zum Beispiel unterstützen "Häufigkeiten", "Deskriptive Statistik", "Explorative Datenanalyse" und "Kreuztabellen" Pooling, während "Verhältnisskala", "P-P-Diagramme" und "Q-Q-Diagramme" kein Pooling unterstützen.

Sowohl die Tabellenausgabe als auch Modell-PMML unterstützen Pooling. Es gibt keine neue Prozedur für die Anforderung gepoolter Ausgabe. Stattdessen haben Sie über eine neue Registerkarte im Dialogfeld "Optionen" die Möglichkeit, die Ausgabe aus multipler Imputation zu steuern. Weitere Informationen finden Sie im Thema Optionen für multiple Imputationen.

Pooling der Tabellenausgabe. Standardmäßig werden die Ergebnisse, wenn Sie eine unterstützte Prozedur an einem MI-Dataset (Multiple Imputation) ausführen, automatisch für jede Imputation, die Originaldaten (nicht imputiert) und gepoolte (final) Ergebnisse erzeugt, die die Variation über die Imputationen berücksichtigen. Die gepoolten Statistiken unterscheiden sich je nach Prozedur.
Pooling von PMML. Sie können auch gepoolte PMML von unterstützten Prozeduren erhalten, die PMML exportieren. Gepooltes PMML wird auf die gleiche Weise angefordert und wird statt nicht gepoolter PMML gespeichert.

Nicht unterstützte Prozeduren erzeugen entweder gepoolte Ausgabe oder gepoolte PMML-Dateien.

Pooling-Stufen

Die Ausgabe wird mittels einer von zwei Stufen gepoolt:

Naive Kombination. Nur der gepoolte Parameter ist verfügbar.
Univariate Kombination. Der gepoolte Parameter, sein Standardfehler, die Teststatistik und die effektiven Freiheitsgrade, der p-Wert, das Konfidenzintervall und die Pooling-Diagnose (Bruchteil der fehlenden Informationen, relative Effizienz, relativer Anstieg der Varianz) werden angezeigt, wenn verfügbar.

Koeffizienten (Regression und Korrelation), Mittelwerte (und mittlere Differenzen) und Häufigkeiten werden typischerweise in Pools zusammengefasst. Wenn der Standardfehler der Statistik verfügbar ist, wird das univariate Pooling verwendet, andernfalls das naive Pooling.

Prozeduren, die Pooling unterstützen

Die folgenden Prozeduren unterstützen MI-Datasets mit den für jeden Ausgabeteil angegebenen Pooling-Stufen.

Häufigkeiten. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Statistiken" unterstützt Mittelwerte bei univariatem Pooling (wenn auch der Standardfehler des Mittelwerts angefordert wird) und Gültiges-N und Fehlendes-N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Häufigkeiten" unterstützt Häufigkeit bei naivem Pooling.

Deskriptive Statistiken. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistiken" unterstützt Mittelwerte bei univariatem Pooling (wenn auch der Standardfehler des Mittelwerts angefordert wird) und N bei naivem Pooling.

Kreuztabellen. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Kreuztabelle" unterstützt Anzahl bei naivem Pooling.

Mittelwert. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Bericht" unterstützt Mittelwerte bei univariatem Pooling (wenn auch der Standardfehler des Mittelwerts angefordert wird) und N bei naivem Pooling.

t-Test bei einer Stichprobe. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Statistik" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Test" unterstützt mittlere Differenz bei univariatem Pooling.

t-Tests bei unabhängigen Stichproben. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Gruppenstatistik" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Test" unterstützt mittlere Differenz bei univariatem Pooling.

t-Test bei Stichproben mit paarigen Werten. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Statistik" unterstützt Mittelwerte bei univariatem Pooling und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Korrelationen" unterstützt Korrelationen und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Test" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling.

Einfaktorielle ANOVA. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Kontrasttests" unterstützt Kontrastwert bei univariatem Pooling.

Lineare gemischte Modelle. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Schätzungen fester Effekte" unterstützt Schätzungen bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Schätzungen von Kovarianzparametern" unterstützt Schätzungen bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Geschätzte Randmittel: Schätzungen" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Geschätzte Randmittel: Paarweise Vergleiche" unterstützt Mittelwertdifferenz bei univariatem Pooling.

Verallgemeinerte lineare Modelle und verallgemeinerte Schätzungsgleichungen. Diese Prozeduren unterstützen gepooltes PMML.

Die Tabelle "Informationen zu kategorialen Variablen" unterstützt N und Prozente bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Informationen zu stetigen Variablen" unterstützt N und Mittelwert bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Parameterschätzungen" unterstützt den Koeffizienten B bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Geschätzte Randmittel: Schätzkoeffizienten" unterstützt Mittelwert bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Geschätzte Randmittel: Schätzungen" unterstützt Mittelwert bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Geschätzte Randmittel: Paarweise Vergleiche" unterstützt Mittelwertdifferenz bei univariatem Pooling.

Bivariate Korrelationen. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Korrelationen" unterstützt Korrelationen und N bei univariatem Pooling. Beachten Sie, dass Korrelationen vor dem Pooling mit der z-Transformation von Fisher transformiert und nach dem Pooling wieder rücktransformiert werden.

Partielle Korrelation. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Korrelationen" unterstützt Korrelationen bei naivem Pooling.

Lineare Regression. Diese Prozedur unterstützt gepooltes PMML.

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Korrelationen" unterstützt Korrelationen und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Koeffizienten" unterstützt B bei univariatem Pooling und Korrelationen bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Korrelationskoeffizienten" unterstützt Korrelationen bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Residuenstatistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.

Binäre logistische Regression. Diese Prozedur unterstützt gepooltes PMML.

Die Tabelle "Variablen in der Gleichung" unterstützt B bei univariatem Pooling.

Multinomiale logistische Regression. Diese Prozedur unterstützt gepooltes PMML.

Die Tabelle "Parameterschätzungen" unterstützt den Koeffizienten B bei univariatem Pooling.

Ordinale Regression. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Parameterschätzungen" unterstützt den Koeffizienten B bei univariatem Pooling.

Diskriminanzanalyse. Diese Prozedur unterstützt gepooltes Modell-XML.

Die Tabelle "Gruppenstatistik" unterstützt Mittelwert und Gültiges N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Gepoolt innerhalb von Gruppenmatrizen" unterstützt Korrelationen bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Kanonische Diskriminanzfunktionskoeffizienten" unterstützt nicht standardisierte Koeffizienten bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Funktionen bei Gruppenmittelpunkten" unterstützt nicht standardisierte Koeffizienten bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Klassifizierungsfunktionskoeffizienten" unterstützt Koeffizienten bei naivem Pooling.

Chi-Quadrat-Test. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Häufigkeiten" unterstützt beobachtetes N bei naivem Pooling.

Test auf Binomialverteilung. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Test" unterstützt N, beobachteter Anteil und Testanteil bei naivem Pooling.

Sequenztest. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.

Kolmogorov-Smirnov-Test bei einer Stichprobe. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Deskriptive Statistik" unterstützt Mittelwert und N bei naivem Pooling.

Test bei zwei unabhängigen Stichproben. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Ränge" unterstützt mittlerer Rang und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Häufigkeiten" unterstützt N bei naivem Pooling.

Test bei mehreren unabhängigen Stichproben. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Ränge" unterstützt mittlerer Rang und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Häufigkeiten" unterstützt Anzahlen bei naivem Pooling.

Tests bei zwei verbundenen Stichproben. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Ränge" unterstützt mittlerer Rang und N bei naivem Pooling.
Die Tabelle "Häufigkeiten" unterstützt N bei naivem Pooling.

Tests bei mehreren verbundenen Stichproben. Die folgenden Funktionen werden unterstützt:

Die Tabelle "Ränge" unterstützt mittlerer Rang bei naivem Pooling.

Cox-Regression. Diese Prozedur unterstützt gepooltes PMML.

Die Tabelle "Variablen in der Gleichung" unterstützt B bei univariatem Pooling.
Die Tabelle "Kovariate Mittelwerte" unterstützt Mittelwert bei naivem Pooling.