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viernes, 22 de noviembre de 2013

Tratamiento valores perdidos

Normalmente cuando hacemos una encuesta hay gente que no sabe o que no quiere responder a determinadas preguntas. También puede ser que no le hayamos hecho dicha pregunta por algún motivo o que en el tratamiento de los datos se haya codificado mal algún caso que distorsione los resultados. Para que estos casos no influyan en el análisis de los resultados es necesario marcar estos casos como perdidos. En esta entrada vamos a ver cómo se realiza dicha tarea:

Una manera de hacerlo es dirigirnos a la vista de variables de SPSS y pinchar en la casilla de perdidos de la variable a modificar. Antes de ello debemos saber los valores que queremos marcar como perdidos. Para ello, si tenemos códigos asignados, los miraremos en la casilla valores de la vista de variables. En caso contrario tendremos que sacar una tabla de frecuencias para ver los valores que componen nuestra variable y estudiar aquellos que queremos considerar como perdidos. En nuestro ejemplo, queremos marcar los valores 8 y 9 como perdidos que son aquellos individuos que no quisieron o que no supieron contestar a la pregunta. Para ello, marcamos dichos valores en el submenú valores discretos.



También es posible definir un rango, por ejemplo podríamos tratar como perdidos todos los casos desde el 7 al 999999 para asegurarnos de que todo valor posible mayor de 7 es tratado como perdido por el sistema. Además se puede marcar el 0 como discreto para asegurarnos de que no se contempla ningún caso que no sea uno de los que tenemos codificados.

En ocasiones debemos realizar el trabajo sobre un grupo de variables, motivo por el cual trabajar una a una deja de ser eficiente. Para estos casos podemos echar mano del comando missing values de la sintaxis de SPSS para designar los valores perdidos por el sistema.

MISSING VALUES
Var1
Var2
Var3
......
(7 to 99999) .

Los valores perdidos dejarán de estar disponibles en los análisis,  por ejemplo en las tablas de contingencia o en las tablas personalizadas. Sin embargo, dentro de estas últimas podemos rescatarlos a través de la opción missing del submenú "categoría" de la variable de interés.

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