如何解释表格中的缺失值

默认情况下,Minitab 会在您的表格中显示所有缺失值,但不会在计算中包括这些缺失值,除非您在选项子对话框中选中在计算中包括显示的缺失值。当某个数据点缺失时,默认情况下,会在计算中忽略整个工作表行(观测值)。您必须决定哪个统计量对您的应用更有意义。如果某个人的任何一部分数据缺失,一些研究人员会把整个点从研究中排除,而另一些研究人员则会尽可能地利用这些数据。

在本例中,对于统计 > 表格 > 描述性统计量,缺失 1 名女性和 2 名男性的眼睛颜色数据。

列表统计量: 性别, 眼睛颜色

行: 性别 列: 眼睛颜色 蓝色 棕色 绿色 淡褐色 缺失 全部 F 124.2 123.3 118.0 125.0 120.0 122.2 19.25 10.63 13.40 18.03 * 15.06 7 5 7 5 1 24 14.89 10.64 14.89 10.64 * 51.06 M 156.3 159.1 156.8 164.7 170.0 158.4 28.47 13.91 20.77 10.02 * 20.12 8 8 4 3 2 23 17.02 17.02 8.51 6.38 * 48.94 全部 142.5 146.1 132.1 139.9 * 140.3 29.16 21.86 24.89 25.22 * 25.36 15 13 11 8 * 47 31.91 27.66 23.40 17.02 * 100.00 单元格内容 体重 : 均值 体重 : 标准差 计数 总和的 %
不会在计算中包括缺失值(默认)

如果不在计算中包括缺失值,则您研究的女性平均体重为 122.2 磅,其中不包括眼睛颜色数据缺失的女性。对于男性,平均体重为 158.4 磅,其中不包括眼睛颜色数据缺失的男性。此外,当您不包括这些缺失值时,研究的计数为 24 名女性 (51.06%) 和 23 名男性 (48.94%)。

列表统计量: 性别, 眼睛颜色

行: 性别 列: 眼睛颜色 蓝色 棕色 绿色 淡褐色 缺失 全部 F 124.2 123.3 118.0 125.0 120.0 122.1 19.25 10.63 13.40 18.03 * 14.72 7 5 7 5 1 25 14 10 14 10 2 50 M 156.3 159.1 156.8 164.7 170.0 158.9 28.47 13.91 20.77 10.02 * 19.80 8 8 4 3 2 25 16 16 8 6 4 50 全部 142.5 146.1 132.1 139.9 145.0 140.5 29.16 21.86 24.89 25.22 35.36 25.36 15 13 11 8 3 50 30 26 22 16 6 100 单元格内容 体重 : 均值 体重 : 标准差 计数 总和的 %
在计算中包括缺失值

如果包括眼睛颜色缺失的女性的体重数据,则女性的平均体重为 122.1 磅。对于男性,包括缺失数据时男性的平均体重为 158.9 磅。当您包括这些缺失值时,研究的计数为 25 名女性 (50%) 和 25 名男性 (50%)。

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