Очистка данных при SPSS для линейной регрессии

Question

У меня есть большой объем данных, и я хочу использовать независимые переменные A и B для прогнозирования зависимой переменной C с помощью множественной линейной регрессии. Но теперь некоторые из A и B не имеют значений (у него может отсутствовать только A, отсутствует только B или отсутствует оба).

Как я могу обработать их так, чтобы мои данные были полезны для выполнения прогноза? Спасибо!

Answer 1

Я не уверен, что у меня возникли проблемы.

Ну, давайте посмотрим на ссылку Command Syntax для линейной регрессии:

По умолчанию все случаи в активном наборе данных с допустимыми значениями для всех выбранных переменных используются для вычисления корреляционной матрицы, на которой основаны на уравнениях регрессии.

Это означает, что все случаи с пропущенными значениями исключаются автоматически из анализа.