يتم التعامل مع القيم المفقودة لمتغيرات السلسلة أو String في SPSS بشكل مشابه للقيم المفقودة للمتغيرات الرقمية Numeric. ومع ذلك، على عكس المتغيرات الرقمية، لا يتم تعيين الحقول الفارغة في متغيرات السلسلة على أنها مفقودة من النظام System–Missing. بدلا من ذلك، يتم تفسيرها على أنها سلسلة فارغة أو Empty String. خطوات تحديد القيم المفقودة لمتغيرات […]
خطوات معالجة القيم المفقودة للبيانات الرقمية فيما يلي خطوات معالجة القيم المفقودة للبيانات الرقمية في SPSS والطرق المُتاحة لتحديدها وتسميتها: 1. انقر فوق علامة التبويب طريقة عرض المتغير Variable View في أسفل نافذة محرر البيانات أو Data Editor. 2. انقر فوق الخلية المفقودة في صف العمر Age، ثم انقر فوق الزر الموجود على الجانب الأيمن من
ما هي معالجة البيانات المفقودة في SPSS البيانات المفقودة Missing Values أو غير الصالحة شائعة جدًا بحيث لا يمكن تجاهلها. قد يرفض المجيبون على الاستبيان أو الاستطلاع الإجابة على أسئلة معينة. وقد لا يعرفون الإجابة عليها، أو قد يجيبون بصيغة غير متوقعة وغير محددة ضمن خيارات الاستبيان. إذا لم تقم بتصفية هذه البيانات أو تحديدها،
مفهوم القيم المفقودة تحدد القيم المفقودة في SPSS قيم البيانات المحددة على أنها مفقودة من المستخدم. على سبيل المثال، قد ترغب في التمييز بين البيانات المفقودة لأن المستجيب رفض الإجابة على الاستبيان والبيانات المفقودة لأن السؤال لم ينطبق على ذلك المستجيب. يتم تمييز قيم البيانات التي تم تحديدها على أنها مفقودة في SPSS من قبل
الملخص أهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب، ما هو تنظيف البيانات، طرق وإجراءات معالجة القيم المفقودة ومعالجة البيانات المزعجة. تنظيف البيانات وأهمية تحضير البيانات للتحليل والتنقيب يعتبر تنظيف البيانات من التقنيات التي تُستخدم في تحضير البيانات قبل بدء التحليل الإحصائي وتنقيب البيانات. والسبب في ذلك أن التضخم الكبير الذي أضحت عليه قواعد البيانات في هذا العصر
تنظيف البيانات – المقصود به وأهميته وطرقه وإجراءاته Read More »