Очистка данных от ошибочных значений

 

3.1. Можно предложить 3 варианта очистки данных от ошибочных значений:

ü Исправить данные в исходной таблице. Недостатки: данные удаляются безвозвратно, восстановить их уже не удастся, а это может потребоваться, так как проведенный анализ ошибок может оказаться не безгрешным. Кроме того, поиск в большой коллекции данных является трудоемким и длительным занятием.

ü Исключить из анализа пациентов, если хотя бы один показатель является ошибочным. Это легко достигается и также легко отменяется в среде обработки, но при этом и все остальные показатели этих пациентов исключаются из обработки.

ü Создать новую переменную, очищенную от ошибочных значений. Оптимальный путь, избавленный от недостатков предыдущих и легко достижимый с помощью средств SPSS.

 

3.2. Создание новой переменной ad_sist, очищенной от ошибок переменной adsist.

 

ü Выполнить пункт меню Transform/Compute.

ü В диалоговом окне определения новой переменной в поле Target variable ввести имя новой переменной ad_sist.

ü В поле Numeric expression перенести из списка название переменной adsist. Тем самым устанавливается, что значения создаваемой переменной ad_sist будут равны значениям имеющейся переменной adsist.

ü Щелкнуть по кнопке if и в открывшемся окне Compute Variable: If Cases выбрать опцию Include if case satisfies condition

 

ü ввести условие, при котором будут присваиваться значения новой переменной. Оно выглядит таким образом:

adsist >=60 & adsist < 250

После введения условия клик по кнопке Continue возвращаемся на форму Compute Variable и жмем ОК. После выполнения этой операции в общей таблице появляется новая переменная ad_sist.