「Arrhythmia.jmp」サンプルデータには、452人の患者の心電図（ECG）データが含まれています。このデータは、元々、心電図のさまざまなパターンから不整脈を分類するために収集されたものです。ただし、このデータテーブルには欠測値があります。ここでは、主にこれらの欠測値を調べて、必要に応じて欠測値を補完してみましょう。「欠測値を調べる」ユーティリティによる欠測値の補完は、連続尺度の列に対してのみ行うことができます。ここでは2つの段階に分けて分析を行います。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Arrhythmia.jmp」を開きます。
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［分析］>［スクリーニング］>［欠測値を調べる］を選択します。
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3.
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すべての列（280個）を選択し、［Y, 列］をクリックします。
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［OK］をクリックします。［欠測値のある列のみ表示］チェックボックスを選択します。
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図3.11 欠測値レポート
欠測値レポートに示す「欠測値に関する情報」から、欠測値のある列は5つだけであることがわかります。合計452行のうち、「J」列には376個の欠測値があります。大量のデータが欠測しているため、たとえそれらの欠測値を補完したとしても分析には役立ちません。ただし、各プラットフォームの［欠測値をカテゴリとして扱う］オプションを使って「J」列をモデルに含めると、それらの欠測情報が役立つこともあります。
欠測値のある5つの列は連続尺度です。欠測値補完を使用して「J」列以外のこれら4つの列の欠測値を補完することにします。ここで行われる補完では、データが欠測値になる確率は、名義尺度の変数には依存せず、連続尺度の変数にのみ依存していると暗黙的に仮定します。この新しい分析を行うには、「欠測値を調べる」ユーティリティをもう一度起動する必要があります。
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1.
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［分析］>［スクリーニング］>［欠測値を調べる］を選択します。
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2.
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起動ウィンドウで、「280列」の横にある赤い三角ボタンをクリックします。
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3.
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［尺度］>［すべて選択解除］を選択します。
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4.
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［尺度］>［連続尺度］を選択します。
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［OK］をクリックします。
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7.
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［多変量正規分布による補完］をクリックします。
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8.
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［はい］をクリックします。
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［名前を付けて保存］コマンドを使って元のデータを保存するよう求める警告ダイアログが表示されます。
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9.
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［OK］をクリックします。
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図3.12 欠測値補完に関する情報
欠測値補完に関する情報に示す「欠測値補完に関する情報」には、補完された欠測値の個数などの具体的な情報が表示されます。4つの列において欠測値が補完されました。
「欠測値を調べる」モデル化ユーティリティを起動するには、［分析］>［スクリーニング］>［欠測値を調べる］を選択します。関心のある列を［Y, 列］リストに入力します。また、By変数を指定することもできます。