Video: Mengatasi Data Hilang (missing value) Dengan SPSS 2024
Fungsi cor () dalam R boleh menangani nilai data yang hilang dalam pelbagai cara. Untuk itu, anda menetapkan penggunaan hujah kepada salah satu nilai teks yang mungkin. Nilai untuk hujah penggunaan amat penting jika anda mengira korelasi pembolehubah dalam bingkai data. Dengan menetapkan hujah ini kepada nilai yang berbeza, anda boleh
-
Gunakan semua pemerhatian dengan menetapkan use = 'everything' . Ini bermakna jika terdapat nilai NA dalam salah satu pembolehubah, korelasi yang terhasil adalah NA juga. Ini adalah lalai.
-
Kecualikan semua pemerhatian yang mempunyai NA untuk sekurang-kurangnya satu pembolehubah. Untuk ini, anda menetapkan penggunaan = 'lengkap. obs '. Perhatikan bahawa ini mungkin meninggalkan anda dengan hanya beberapa pemerhatian jika nilai yang hilang disebarkan melalui dataset lengkap.
-
Kecualikan pemerhatian dengan nilai NA untuk setiap pasangan pembolehubah yang anda periksa. Untuk itu, anda menetapkan penggunaan argumen = 'berpasangan'. Ini memastikan bahawa anda boleh mengira korelasi untuk setiap pasangan pembolehubah tanpa kehilangan maklumat kerana nilai-nilai yang hilang dalam pembolehubah lain.
Malah, anda boleh mengira berbagai ukuran korelasi. Secara lalai, R mengira pekali korelasi Pearson standard. Untuk data yang tidak diedarkan secara normal, anda boleh menggunakan fungsi cor () untuk mengira korelasi pangkat Spearman, atau Kendall's tau. Untuk ini, anda perlu menetapkan argumen kaedah kepada nilai yang bersesuaian.
