SPSS Statistics 追加モジュール

IBM SPSS
Missing Values

欠損を含むデータで、偏りを抑えて推定する

回答漏れ、測定の抜け、追跡中の脱落。欠損がどの変数でどのように起きているかを確かめ、多重代入法で複数の補完データを作って結果を統合します。

欠損パターン分析
EM アルゴリズム
多重代入法（MI）
結果の自動統合

Base に追加して利用最終更新 2026.09.28

構成・お見積りを相談する 30秒で必要か確かめる

IBM SPSS Statistics

欠損の多い変数と、欠損が重なるパターンを最初に確かめます。

要約

IBM SPSS Missing Values とは、SPSS Statistics Base に追加して、欠損のパターン分析、EMアルゴリズム、多重代入法（MI）を使えるようにするモジュールです。

使う場面：未回答の多い調査、追跡研究の脱落、欠損の扱いを論文で説明する研究
主な機能：欠損値分析、Little の MCAR 検定、EM アルゴリズム、多重代入法、結果の自動統合
入手方法：Base への追加、各エディションへの同梱（構成はお見積り時にご案内）

30秒診断：Missing Values は必要？

ご自身の研究・業務に照らして、次の3問を確かめてください。

欠損のあるケースを除くと、対象者が大きく減りますか？

例：どれか1問でも未回答の人を除くと 2 割減る

はい多重代入法で、ケースを除かずに推定します。

欠損が特定の層に偏っていそうですか？

例：高齢者ほど年収の未回答が多い、重症者ほど脱落が多い

はい欠損パターン分析で、偏りの有無を確かめます。

論文で欠損の扱いを説明する必要がありますか？

例：査読で「欠損の処理方法」を問われる

はい代入の設定と統合結果を出力し、方法の節にそのまま書ける形で残せます。

1つでも「はい」なら、Missing Values の追加をおすすめします。欠損がごく少なく、ケースを除いても結果が変わらないデータなら、Base で分析できます。

分析の流れ：年収の未回答が多い調査で回帰した例

健康調査のデータを例に、欠損の確認から結果の統合までを示します。数値は説明用の架空データです。

欠損を確かめる「分析 → 欠損値分析」で、世帯年収の欠損が18.2%あり、高齢層に多いことを確かめます。
代入する「分析 → 多重代入 → 欠損データ値の代入」で、代入の回数を20、代入に使う変数に年齢・性別・学歴などを指定します。
分析する代入後のデータで線形回帰を実行すると、20個の結果とプールした推定値が自動で出力されます。
結論を書く欠損のあるケースを除いた分析（n = 1,452）と、多重代入法の結果（n = 1,860）を並べて報告し、結論が変わらないことを示します。

IBM SPSS Statistics

代入ごとの結果を統合した推定値。欠損が推定にどれだけ影響したかもわかります。

Base と Missing Values の分担

ケースを除く扱いや平均値での置換は Base にもあります。欠損の構造を調べ、偏りを抑えて推定する方法は Missing Values です。

やりたいこと	使う手法	収録先
欠損のあるケースを除いて分析する	リストワイズ・ペアワイズ除去	Base
系列の平均値などで欠損を置き換える	欠損値の置換	Base
欠損のパターンと偏りを調べる	欠損値分析（パターン分析）	Missing Values
欠損を考慮して平均・相関を推定する	EM アルゴリズム	Missing Values
複数の補完データを作り、結果を統合する	多重代入法（MI）	Missing Values

搭載している主な手法

欠損値分析

MVA

変数ごとの欠損率、欠損の組み合わせのパターン、欠損とほかの変数との関係を表と図で示します。

欠損値分析とSPSS

EM アルゴリズム

欠損を考慮した最尤推定で、平均・共分散・相関を求めます。Little の MCAR 検定も出力します。

多重代入法

Multiple Imputation

欠損を複数回補完したデータを作ります。代入の方法と回数、代入に使う変数を指定できます。

結果の自動統合

Pooling

代入後のデータで回帰やt検定を行うと、代入ごとの結果と統合した推定値がまとめて出力されます。

組み合わせの例

欠損の多い縦断研究や調査データでの組み合わせです。

追跡研究の脱落を扱うなら

Base＋Missing Values＋Advanced Statistics

多重代入法に加えて、欠損のあるデータをそのまま扱える線形混合モデルとも比べられます。

SPSS Advanced Statistics

前処理から整えるなら

Base＋Missing Values

Base のデータ検証で入力ミスを点検してから、欠損を多重代入法で扱います。

SPSS Data Preparation（Base に含まれる）

Base・関連製品との関係

製品・モジュール	主な役割	Missing Values との関係
SPSS Statistics Base	リストワイズ・ペアワイズ除去、欠損値の置換	Missing Values を使うための前提です。Base に追加して使います。
SPSS Data Preparation	データ検証、自動データ準備	Base に含まれる機能です。分析前の点検と前処理に使います。
SPSS Advanced Statistics	線形混合モデル	縦断データの欠損を、モデル側で扱う場合に組み合わせます。