spss缺失值处理

1. spss缺失值处理

2. SPSS录入时缺失值的处理

录入的时候可以直接省略不录入
分析的时候也一般剔除这样的样本。但也有替换的方法，一般有：
均值替换法(mean
imputation)，即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换，但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。
个别替换法(single
imputation)通常也被叫做回归替换法(regression
imputation)，在该个案的其他变量值都是通过回归估计得到的情况下，这种
方法用缺失数据的条件期望值对它进行替换。这虽然是一个无偏估计，但是却倾向于低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。
多重替代法(multiple
imputation)(rubin,
1977)
。
ƒ它从相似情况中或根据后来在可观测的数据上得到的缺省数据的分布情况给每个缺省数据赋予一个模拟值。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断(little
and
rubin,1987;
ubin,1987,
1996)。

3. spss问卷分析中的缺失值如何处理

缺失值(missing data)大致上可分为三种型态,MNAR (missing not at random)指缺失值不是随机的,有可能是问卷的设计,比如说,年收入大于十万请回答A题,小于十万请回答B题,这类的缺失是设计上的,不能称作随机缺失.另一种叫MAR(missing at random),指缺失和前面的回答有某些程度的相关,这类的缺失很难界定或测试,第三种叫MCAR(missing completely at random),这种就是称作随机的缺失,这种缺失和其它的数据完全是独立的.第三种缺失相对的比较容易处理.
如果样本够大的话,把有缺失的样本完全去除,这种方法叫作listwise deletion.如果能够确信样本的缺失值是MCAR,你又没有足够的样本的话,可用填补的方法(imputation).通常可填上平均值,或者回归的预测值,这两种方法都有它的缺点.SPSS有个MISSING DATA MODULE,就是用EM(expectation and maximization)的填补,它的方法是把有同样缺失的样本放在同一组,计算它的covariance matrix,然後再跟据每组的样本数来较正它对整个样本的权重(weight),从这里再重新填补每个缺失值.这重方法算是现在比较精确的缺失值填补的方法.

4. 如何使用SPSS处理缺失数据Missing Data

1
我们使用SPSS做数据分析的时候，有时会因为问卷的设置或者数据的保存等原因，造成用于分析的数据部分缺失。我们分析数据前，需要先解决缺失数据问题，在再做分析。
2
在如图所示的案例中，我们需要对这几个变量做相关性分析。我们首先从Excel里面导入测试数据，依次点击“文件-打开-数据”，选择我们需要的测试数据所在的Excel表格。
3
在图示弹出的“打开Excel数据源”对话框中，我们在工作表下拉框中选择“sheet2”（因为测试数据放在sheet2了），然后单击确定即可。
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接着，我们点开左下角的“数据视图”，仔细观看图示各变量的数据，发现中间用单个句点来标识的地方没有数据（这就是缺失数据，已用红色框标注出来）。

5. SPSS如何处理缺失ŀ

1、我们首先从Excel里面导入测试数据，依次点击“文件-打开-数据”，选择我们需要的测试数据所在的Excel表格。
2、在图示弹出的“打开Excel数据源”对话框中，我们在工作表下拉框中选择“sheet2”，单击确定即可。
3、接着，我们点开左下角的“数据视图”，仔细观看图示各变量的数据，发现中间用单个句点来标识的地方没有数据（这就是缺失数据，已用红色框标注出来）。
4、分析数据前，对于缺失值的处理非常重要，我们可以了解到缺失的原因，以及缺失值处理的正确与否能够影响到后面的分析结果。首先，缺失值处理前，我们需要做一个缺失值分析。
5、我们依次点击菜单栏“分析-缺失值处理”，会弹出【缺失值分析】对话框。这里我们可以分析我们需要的分析缺失值的变量，和一些估计设置。
6、在图示的案例中，我们选择对5个变量做缺失值分析，我们把这5个变量从左侧的框拖入到右侧的“定量变量”框内（注意这5个变量没有分类变量）。再估计勾选“EM”和“回归”即可。
7、设置好后，我们点击确定，即可在输出文档看到分析的结果。结果包括：单变量的统计。估计均值，估计标准差，EM相关性和回归估计的统计量。

6. SPSS如何处理缺失值

解决方法：重新正确设置来解决此问题。
如下参考：
1.以下表为例，生物成绩中存在缺失值，由于样本量不大，很有可能直接将缺失值去除，这将影响最终的结果。

2.在菜单栏中，依次点击“转换”和“替换缺失的值”。

3.“替换丢失的值”对话框将在稍后弹出。我们选择生物场点到右边的选框。可根据个人需要重新命名。

4.稍后在查看器中，您可以看到缺失值的描述和处理。

5.返回SPSS主界面，可以看到一个新的数据列，其中已经补全了缺失的值。

7. SPSS如何处理缺失值

1、以下表为例，生物成绩中存在缺失值情况，因为样本量本就不大，直接去掉缺失值很可能会影响最后的结果。

2、我们在菜单栏依次点击“转换”、“替换缺失值”。

3、之后会弹出“替换缺失值”对话框。我们将生物字段点选入右侧选框。可以根据个人需要重新命名名称。

4、之后在查看器中可以看到对于缺失值的描述及处理方法。

5、返回SPSS主界面，可以看到新增的一列数据，对于缺失值已经进行了补充。

8. SPSS如何处理缺失值

SPSS处理缺失值步骤如下：
1、调出相关操作界面。其数据的处理方法大致都是用变量的集中位置指标来替代缺失值，主要适合于完全随机缺失的资料，若不是完全随机的，得用“缺失值分析”模块分析缺失数据。
2、名称：给替代后变量命名，方法：给出了5中缺失值的替代方法。
3、“附（邻）近点的跨度”：系统默认的是2，即缺失值上下两个观察值作为范围。若选择“全部”，即将所有的观察值作为临近点。这样就可以处理好缺失值了。