SPSS在信度检验中出现复相关系数缺值时,提示协方差矩阵的行列式为零或者接近零
SPSS信度分析和效度分析
SPSS信度分析和效度分析SPSS是一种常用的统计分析软件，被广泛用于统计学和社会科学领域的数据分析。
在进行数据分析之前，需要对数据进行信度分析和效度分析，以确保数据的可靠性和有效性。
1. 信度分析（Reliability Analysis）信度分析是指通过测量工具或问卷的内部一致性来评估测量工具或问卷的信度。
信度分析的目的是确定测量工具或问卷的测量结果的一致性和稳定性。
SPSS提供了多种方法来进行信度分析，包括Cronbach's alpha系数、Kuder-Richardson系数、Split-Half法等。
最常用的信度分析方法是Cronbach's alpha系数，该系数用于评估内部一致性。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1，越接近1表示测量工具或问卷的信度越高。
通常认为，Cronbach's alpha系数大于0.7即表示测量工具或问卷具有较好的信度。
在SPSS中进行Cronbach'salpha系数的计算非常简单，只需要选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
使用SPSS进行信度分析的步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据。
2）选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
3）将要分析的变量添加到右侧的“Variables”列表中。
4）点击“Statistics”按钮，选择“Scale if item deleted”选项，以获得分别删除每个项目后的信度系数。
5）点击“Continue”按钮。
6）点击“OK”按钮，即可得到Cronbach's alpha系数的结果。
根据Cronbach's alpha系数的值，可以确定测量工具或问卷的内部一致性。
2. 效度分析（Validity Analysis）效度分析是指通过比较测量工具或问卷的的测量结果与其所要测量的概念之间的关系来评估测量工具或问卷的效度。
复本信度spss操作方法
复本信度spss操作方法复本信度（reliability）是指测量工具或问卷在不同时间或不同测试者之间产生一致结果的程度。
在SPSS中，可以使用内部一致性分析（Cronbach's Alpha）来计算复本信度。
下面是在SPSS中进行复本信度分析的步骤：1. 打开SPSS软件并加载数据。
2. 点击"分析"（Analyze）菜单，然后选择"缩放"（Scale）和"可靠性分析"（Reliability Analysis）。
3. 在弹出窗口的"变量"（Variables）框中选择要进行复本信度分析的变量，可使用鼠标按住Ctrl键选择多个变量。
4. 将选择的变量移动到"依赖变量"（Dependent List）框中。
5. 在"统计"（Statistics）框中选择要计算的复本信度指标，最常用的是"Cronbach's Alpha"。
6. 可选择在"图形"（Plots）选项中生成残差图来查看数据的正态分布行为。
7. 点击"确定"（OK）按钮，SPSS将计算出选定变量的复本信度指标。
8. 在结果窗口中，找到"可靠性分析"表格，其中包含了每个变量的Cronbach's Alpha值和项目间的相关系数。
9. 通常，Cronbach's Alpha的值范围为0到1之间，越接近1表示复本信度越高。
需要注意的是，进行复本信度分析前，确保所选变量是具有内部一致性的，即它们是用于测量同一概念或构造的项目。
另外，如果有一个变量与其他变量的复本信度相对较低，可以考虑将其从分析中剔除。
以上是在SPSS中进行复本信度分析的简要步骤，希望对你有所帮助。
学会使用SPSS进行相关分析和重复测量ANOVA
学会使用SPSS进行相关分析和重复测量ANOVA相关分析和重复测量ANOVA是统计学中常用的分析方法之一。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行相关分析和重复测量ANOVA的步骤和注意事项。
第一章：相关分析相关分析是用来研究两个或多个变量之间的关系的统计方法。
在相关分析中，我们可以计算变量之间的相关系数，来了解它们之间的相关性强度和方向。
1.1 数据准备在进行相关分析之前，首先需要确保数据的准备工作已经完成。
通过SPSS软件，我们可以导入数据集，并对数据进行预处理，包括数据的清洗和转换。
1.2 相关分析的基本步骤进行相关分析的基本步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据集；2）选择“分析”菜单中的“相关”选项；3）将要分析的变量移入“变量”框中；4）选择要计算的相关系数类型；5）点击“确定”按钮，进行数据处理和分析。
1.3 相关分析的结果解读在相关分析的结果中，我们关注的主要是相关系数的值和显著性水平。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
显著性水平则表明了相关系数的显著程度，一般取0.05作为显著性水平的界限。
第二章：重复测量ANOVA重复测量ANOVA是一种用于比较两个或更多相关样本组之间差异的统计方法。
在重复测量ANOVA中，我们可以通过比较不同因素或处理之间的差异来判断它们是否对研究对象产生了显著影响。
2.1 数据准备在进行重复测量ANOVA之前，同样需要进行数据的准备工作。
将数据导入SPSS软件，并进行必要的数据清洗和转换操作。
2.2 重复测量ANOVA的基本步骤进行重复测量ANOVA的基本步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据集；2）选择“分析”菜单中的“一元方差分析”选项；3）将要分析的变量移入“因子”框中；4）选择要比较的处理或因素；5）点击“确定”按钮，进行数据处理和分析。
2.3 重复测量ANOVA的结果解读在重复测量ANOVA的结果中，我们关注的主要是F值和显著性水平。
spss实践题分析及答案(二)
s p s s实践题分析及答案(二)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March期末实践考查一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调查。
在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额。
研究人员收集了50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据。
试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据见附表）。
Descriptive StatisticsMean Std. Deviation N消费金额（元）50年收入（元）50家庭人口（人）50Correlations消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation消费金额（元）.631.753年收入（元）.631.173家庭人口（人）.753.173Sig. (1-tailed)消费金额（元）..000.000年收入（元）.000..115家庭人口（人）.000.115.N消费金额（元）505050年收入（元）505050家庭人口（人）505050Model Summary bModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1.909a.826.818ANOVA bModel Sum of SquaresdfMean SquareFSig. 1Regression .6722 .836.000aResidual 47Total.82049Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficients tSig. BStd. ErrorBeta1(Constant).000 年收入（元） .033.004.516 .000 家庭人口（人）.664.000结果分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。
SPSS缺失值分析
SPSS缺失值分析缺失值是指数据集中的一些变量或观察值缺少了数据。
在实际的数据分析中，经常会遇到缺失值的问题，如果不对缺失值进行合理的处理，可能会导致结果的不准确甚至错误。
在SPSS中，可以使用不同的方法来处理缺失值，包括删除缺失值、替代缺失值和模型估计。
下面将详细介绍这些方法。
首先，最简单的方法是删除缺失值。
如果数据集中的一些变量存在缺失值，可以选择删除包含缺失值的观察。
删除缺失值的方法有列表删除和配对删除两种。
列表删除是指将含有缺失值的观察删除，而配对删除是指将含有缺失值的变量对应的所有观察删除。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是可能丢失大量的有效信息，并且可能会导致样本偏差。
另一种常见的处理缺失值的方法是替代缺失值。
替代缺失值的方法包括均值替代、中位数替代、众数替代和最近邻替代等。
均值替代是将缺失值替换为该变量的平均值，中位数替代是将缺失值替换为该变量的中位数，众数替代是将缺失值替换为该变量的众数，最近邻替代是将缺失值替换为数据集中与其最相似的观察值的取值。
替代缺失值的方法可以保持样本量不变，但可能会引入估计偏差。
最后，还可以使用模型估计的方法来处理缺失值。
模型估计是指利用已有的观察值的关系来推断缺失值。
在SPSS中，可以使用EM算法、多重插补等方法进行模型估计。
EM算法是一种通过迭代来估计缺失值的方法，它通过假设每个变量都符合其中一种分布，然后根据已有数据来估计缺失值。
多重插补是指根据已有的数据生成多个完整数据集，然后分析每个完整数据集的结果，最后对多个结果进行合并得到最终结果。
模型估计的方法可以提供更准确的估计，但也比较复杂，需要一定的统计知识。
综上所述，SPSS提供了多种处理缺失值的方法，包括删除缺失值、替代缺失值和模型估计。
根据具体的研究问题和数据特点，选择合适的缺失值处理方法非常重要，可以提高数据分析的准确性和可靠性。
SPSS进行主成分分析(PCA)
利用SPSS进行主成分分析【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
SPSS中的缺失值分析
SPSS中的缺失值分析1、缺失值的出现在我们日常的分析问卷中经常会遇到缺失值的情况。
尽管我们在项目执行的时候千叮咛万嘱咐一定要回答，并且有着严格的质量控制（那些不严格的质量控制造成的缺失情况更是难以估计，汗一个~）但还是会遇到很多题选项缺失的情况。
缺失值的产生主要有以下几个方面：a、受访者拒绝回答问题b、题目中没有选项答案c、调查研究中的损耗d、从多个数据源中合并数据2、缺失值理论数据的缺失往往都有着一定的规律，总的来说呢，缺失值可以分成以下三种：a、完全随机缺失（MCAR）：缺失现象完全是随机发生的，和自身或其他变量的取值无关；比如说，受访者在街头接受访问时，突然沙粒吹进了眼睛导致问卷后面的问题无法回答，从而造成了数据缺失。
b、随机缺失（MAR）：有缺失值的变量其缺失情况发生与数据集中其他无缺失变量的取值有关；换句话说，缺失值的概率是由数据集中不含缺失值的变量决定的，而不是由含缺失值的变量决定的。
c、非随机缺失（MANR）：数据的缺失不仅和其他变量的取值有关，也和自身的取值有关；比如问题设计过于敏感造成的缺失。
识别缺失数据的产生机制是极其重要的。
首先这涉及到代表性问题。
从统计上说，非随机缺失的数据会产生有偏估计，因此不能很好地代表总体。
其次，它决定数据插补方法的选择。
随机缺失数据处理相对比较简单，但非随机缺失数据处理比较困难，原因在于偏差的程度难以把握。
3、SPSS中处理缺失值的方法SPSS中主要应用了三种方法处理缺失值方法一：删除/报告缺失值这种方法适用与缺失值非常少的时候，它不需要专门的步骤，通常在相应的分析对话框中的“options”子对话框中，我拿回归分析对话框为例：方法二：Replace Missing Analysis 过程Transform菜单中的Replace Missing Analysis 过程将所有的记录看成一个序列，然后采用某种指标对缺失值进行填充方法三：Missing value Analysis 过程Missing value Analysis过程是SPSS专门针对缺失值分析而提供的模块，具体是在analyze菜单下：如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！。
spss-协方差分析-的-基本原理
协方差分析的基本原理1．协方差分析的提出无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。
在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。
如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。
例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。
检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。
又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响，这时必须考虑工作年限因素。
一般情况下，工作年限越长，工资就越高。
在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响，才能得出正确的结论。
再如，如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysis of Covariance），通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等，即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。
为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。
利用协方差分析就可以完成这样的功能。
协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。
协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。
前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。
协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。
spss缺失值处理方法
spss缺失值处理方法SPSS缺失值处理方法。
在数据分析中，缺失值是一个常见的问题，而SPSS作为一个常用的统计分析工具，对于缺失值的处理也有多种方法。
本文将介绍一些常用的SPSS缺失值处理方法，希望能够帮助大家更好地处理数据分析中的缺失值问题。
1. 删除缺失值。
删除缺失值是一种常见的处理方法，可以通过在数据分析前将含有缺失值的样本删除，从而避免对结果产生影响。
在SPSS中，可以使用筛选功能将含有缺失值的样本筛选出去，或者直接在数据清洗阶段将含有缺失值的样本删除。
2. 替换缺失值。
除了删除缺失值外，另一种常见的处理方法是替换缺失值。
在SPSS中，可以使用均值、中位数、众数等统计量来替换缺失值，也可以使用插补法来进行替换。
在替换缺失值时，需要根据数据的特点和分布情况来选择合适的替换方法，以尽量减小对结果的影响。
3. 分析缺失值模式。
在处理缺失值时，了解缺失值的分布情况和模式也是非常重要的。
在SPSS中，可以使用缺失值分析功能来分析缺失值的模式，从而更好地了解数据中缺失值的情况。
通过分析缺失值的模式，可以更好地选择合适的处理方法，避免对结果产生过大的影响。
4. 多重插补。
多重插补是一种比较复杂但较为准确的缺失值处理方法，在SPSS中也提供了相关的插补功能。
通过多重插补，可以利用其他变量的信息来预测缺失值，从而更准确地进行替换。
在使用多重插补时，需要注意选择合适的模型和方法，以确保插补结果的准确性。
5. 建立模型处理。
对于一些特定的数据分析任务，也可以利用建立模型的方法来处理缺失值。
在SPSS中，可以使用回归、聚类、决策树等模型来处理缺失值，通过建立模型来预测缺失值，从而更好地进行数据分析。
总结。
在数据分析中，缺失值是一个常见的问题，而SPSS作为一个常用的统计分析工具，对于缺失值的处理也有多种方法。
本文介绍了一些常用的SPSS缺失值处理方法，包括删除缺失值、替换缺失值、分析缺失值模式、多重插补和建立模型处理。
利用SPSS软件计算复本信度(精)
利用 SPSS 软件计算复本信度潘恋(河源职业技术学院, 广东河源 517000对学生学习效果的测量和评价是学校或教师教学检查和评价重要的一环。
教师将课程目标转化为教学目标,并再将它转化为评价目标, 最后形成试题或试卷, 以考试的形式组织测量。
为了使测试更具备科学性, 要求教师在编制试题、合成试卷时, 要考虑试题和试卷的质量, 信度就是衡量试卷质量的一个重要指标。
1复本信度的含义复本测验指在题型、题量、内容、难度等方面都一致的两份或多份测验 [1]。
复本测验有两种模式:测试 (复本 1 测试 (复本 2 ;测试 (复本 1 测试 (复本 2 。
复本信度的计算就是通过组织同一被测对象先后进行复本测验, 计算两次考试分数的相关系数。
相关系数的计算公式为:,其中是复本信度, X 1和 X 2分别是被测对象第一和第二次复本测验的分数, n 是被测对象的总人数。
复本信度的值在 0~1之间, 值越大, 说明复本测验的相关性越高,测试结果的稳定性和可靠性越好。
2运用 SPSS 计算复本信度在本校 07级数学教育专业 1、 2班中随机抽取共 48名学生做为被测对象, 在间隔合适的时间内, 分别用《数学分析》课程 A 、 B 卷作为复本, 进行两次测验, 采集他们考试成绩作为样本进行复本信度的分析。
为了方便说明, 将两次测验成绩分别用成绩 A 、 B 标记。
数据如表 1。
使用数据计算复本信度, 按照以下步骤进行操作:第一步:启动 SPSS, 打开窗口如图 1。
点击窗口下方的 Variable View 变量视图切换按钮, 创建变量如图 2所示。
再点击 Data View 数据视图切换按钮, 输入数据如图 3所示。
第二步:在菜单中点击:Aanlyze (分析 ->Correlate(相互关系 'Bivariate (二变量 , 如图 4所示; 将要分析的变量:课程 A 、 B 、 C 分别由左边选中后添加至右框。
贝叶斯结构时间序列模型回归因子相关系数为0
贝叶斯结构时间序列模型回归因子相关系数为0在贝叶斯结构时间序列（BSTS）模型中，如果回归因子的相关系数为0，这可能意味着该回归因子与目标变量之间没有线性关系，或者该回归因子在模型中的贡献非常小，接近于无影响。
首先，要理解相关系数为0的含义。
在统计学中，相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。
在BSTS模型中，回归因子是用来解释目标变量变化的自变量。
如果某个回归因子的相关系数为0，这可能意味着以下几点：该回归因子与目标变量之间不存在线性关系。
这可能是因为它们之间的关系是非线性的，或者它们之间根本就没有关系。
该回归因子在模型中的贡献非常小。
即使它与目标变量之间存在一定的关系，但这种关系非常微弱，以至于在模型中几乎可以忽略不计。
数据可能存在异常值或噪声。
这可能导致相关系数的计算受到干扰，使得相关系数接近0。
针对这种情况，可以采取以下措施：检查数据的质量和可靠性。
确保数据没有异常值或噪声，以确保相关系数的准确计算。
尝试引入其他可能的回归因子。
如果某个回归因子的相关系数为0，可以尝试引入其他与目标变量可能有关的自变量，以更好地解释目标变量的变化。
考虑非线性关系。
如果怀疑目标变量与回归因子之间存在非线性关系，可以尝试引入非线性项或使用非线性模型进行建模。
重新评估模型的适用性。
如果多个回归因子的相关系数都接近0，可能需要重新评估BSTS模型是否适用于当前的数据和问题。
也许其他类型的模型或方法可能更适合。
SPSSAU信度效度常见问题
SPSSAU信度效度常见问题调查问卷的应用领域非常广泛，不管是在市场调研还是学术研究中，调查问卷都是很好的收集信息的方式。
在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，数据质量是基础保障，问卷研究中排在最前面的即为数据质量分析，通常包括信度和效度分析。
信度与效度：信度分析用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作答量表类题项效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理信度与效度二者的关系:1.信度低，效度不可能高。
因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象2.信度高，效度未必高。
常见问题：最好的情况当然是问卷内容的信效度都比较高，但是在实际研究中，常会出现“信度系数低”或者“效度不达标”的情况，以下是关于信度分析和效度分析的常见问题及解决方法，分享给大家做参考。
SPSSAU整理（1）是否需要预测试？预测试是使用小量数据(通常样本为100以内)，对问卷质量进行判断，发现问题并且进行修正，以减少正式分析可能出现的问题。
如果研究量表为英文直接翻译，也或者研究量表来源于多个文献，也或者对于研究量表并没有充足的依据，此三种情况时应该使用预测试，通过预测试发现研究量表潜在问题，并且进行修正处理(通常预测试不删除题项，仅修正题目)。
（2）预测试发现不达标，如何处理题项？如果预测试发现相关指标不达标，比如信度不达标，也或者效度出现问题。
应该找出导致问题产生的题项，并且对题项问法进行修正处理，通常情况下预测试不需要对题项进行删除，如果正式研究中依然发现题项有问题，则应该对其进行删除处理。
预测试发现问题值得“庆幸”，减少正式分析时出问题的概率。
（3）信度系数小于0.6。
针对信度系数，其常见标准为大于0.6，实际研究中，由于某研究变量对应题项较少，并且样本数量较少时，即使样本真实回答，也可能出现信度系数低于0.6。
最好的解决办法是提前预防，问卷设计时一个研究变量尽可能对应3个或者更多题项。
如果正式研究时出现信度系数0.6的情况，则只能综合说明原因，并且证明信度不高但可以接受。
SPSS学习系列09.缺失值处理
09. 缺失值处理空缺值（用“.”表示）和输入错误值，都属于缺失值范畴。
输入错误值需要做“数据检验”来发现：（1）【分析】——【描述统计】——【描述】和【频率】（2）【图形】——【旧对话框】——【箱图】观察极小、极大值、频率、异常值等来判断。
例如，性别“男=1，女=2”，若极大值出现3，则是输入错误值；箱线图或3σ原则发现的异常值，则要先改成缺失值。
缺失值的处理方法通常有四种。
一、删除有缺失值的个案删除有缺失值的个案，或在具体统计分析时的【选项】——【缺失值】框选择某种处理方法：①按列表排除个案——只要任何一个变量含有缺失值，就要剔除出所有因变量或分组变量中有缺失值的观测记录；②按对排除个案——同时剔除带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量（对照分析）；③使用均值替换——使用该变量的均值替换缺失值。
二、替换缺失值SPSS提供了5种简单替换缺失值的方法：（1）序列均值——该变量的有效观察值的平均数；（2）临近点的均值——该缺失值前后n个观察值的平均数；（3）临近点的中位数——该缺失值前后n个观察值的中位数；（4）线性插值——该缺失值前后观察值建立插值直线确定【同取n=1的（2）】；（5）点处的线性趋势——以编号为自变量用线性回归法预测值。
现有数据文件：1.【转换】——【替换缺失值】，打开“替换缺失值”窗口，将变量“统计成绩”选入【新变量】框；2.【名称和方法】框，设定新变量名称“统计成绩_1”，方法选“序列均值”3.点【确定】，得到注意：若某个案的缺失值较多最好删除该个案，而不是替换其缺失值。
三、缺失值分析SPSS中更高级的处理缺失值的方法是缺失值分析，它能够（1）缺失值的描述和快速诊断：用灵活的诊断报告来评估缺失值问题的严重性，用户可以观察到它们在哪些变量中出现，比例是多少，是否与其它变量取值有关，从而得知这些缺失值出现是否会影响分析结论。
（2）得到更精确的统计量：提供了多种方法用于估计含缺失值数据的均值、相关矩阵或协方差矩阵，通过这些方法计算出的统计量更加可靠。
SPSS中的缺失值分析
SPSS中的缺失值分析SPSS中的缺失值分析缺失值经常在下列⼀些情况出现：拒绝回答问题；没有答案；调查研究中的损耗；从多个数据源中合并数据。
众所周知，在诸如收⼊、交通事故等问题的调查研究中，⼤量存在未回答的问题。
以下是⼀些例⼦：在⼀项消费者经济状况调查中，28%的受访者没有回答收⼊情况；在⼀次⼈⼝调查中，20%的⼈没有回答收⼊情况，⾼收⼊者的回答率⽐中等收⼊者要低；在严重交通事故报告中，诸如是否使⽤安全带和酒精浓度等关键问题在很多个案中都没有记录。
缺失值会表现为以下问题：有缺失值的个案系统地不同于完整的个案；有缺失值的个案表明信息不完整；标准统计⽅法只接受完整数据。
以上问题意味着：偏向：分析结果可能会有偏差；⽆效：较少的有效个案导致估计精度下降；某些情况下，诸如均值置换和列表删除等⼤量可⽤逼近⽅法可能过于天真，甚⾄是错误的统计学家研究出⼀个缺失值逼近⽅法，如极⼤似然逼近(maximun likelihood，ML)。
要使⽤ML，必须有数据模型和缺失值机制模型。
数据模型可能是数据为多变量正态，缺失值机制模型可能是数据完全随机缺失(missing completely at random，MCAR)或者随机缺失(missing at random，MAR)。
下⾯给出这些术语的定义和描述：数据完全随机缺失(Missing Completely At Random，MCAR)，表⽰缺失和变量的取值⽆关。
例如，假设您在研究年龄和收⼊。
如果缺失和年龄或收⼊数值⽆关，则缺失值⽅式为MCAR。
要评估MCAR是否为站得住脚的假设，您可以⽤⽐较回答者和未回答者的分布来评估观察数据。
也可以使⽤单变量t-检验或Little's MCAR多变量检验来进⾏更正规的评估。
如果MCAR假设为真，可以使⽤列表删除(listwise deletion)(完整个案分析)，⽆需担⼼估计偏差，尽管可能会丧失⼀些有效性。
如果MCAR不成⽴，列表删除、均值置换等逼近⽅法就可能不是好的选择。
SPSS缺失值：缺失值分析
被误导。此外，缺失的数据还可能降低所计算的统计量的精度，因为计算时的信息比原计划的信息要少。另一个问题是，很多统计过
程背后的假设都基于完整的个案，而缺失值可能使所需的理论复杂化。
用于检验值是否完全随机丢失（MCAR）的Roderick J. A. Little卡方统计量作为EM矩阵的脚注印刷。对于此检验，原假设就是数 据完全随机缺失且0.05水平的p值显著。若值小于0.05，则数据将不会完全随机缺失。数据可能随机缺失（MAR）或不随机缺失 （NMAR）。您无法假设一个或其它数据缺失，而是需要分析数据以确定数据是如何缺失的。 4、回归法：此方法计算多个线性回归估计值并具有用于通过随机元素增加估计值的选项。对于每个预测值，其过程可以从一个随机选 择的完整个案中添加一个残差，或者从t分布中添加一个随机正态偏差，一个随机偏差（通过残差均值方的平方根测量）。
1、列表法：此方法仅使用完整个案。一旦任何分析变量具有缺失值，计算中将忽略该个案。 2、成对法：此方法参见分析变量对，并只有当其在两种变量中都具有非缺失值时才使用个案。频率、均值以及标准差是针对每对 分别计算的。由于忽略个案中的其它缺失值，两个变量的相关性与协方差不取决于任何其它变量的缺失值。
3、EM法：此方法假设一个部分缺失数据的分布并基于此分布下的可能性进行推论。每个迭代都包括一个E步骤和一个M步骤。在 给定观察值和当前参数估计值的前提下，E步骤查找“缺失”数据的条件期望值。这些期望值将替换“缺失”数据。在M步骤中，即使填写 了缺失数据，也将计算参数的最大似然估计值。“缺失”包含在引号中，因为缺失值不是直接填写的。而其函数用于对数似然。
SPSS 缺失值等
1数据的采集、录入阶段数据产生差错的原因1. 1被试差错多见于自陈式问卷调查中. 如: 由于社会赞许等原因导致被试对某问题不能真实回答从而造成数据偏态; 由于敏感的问题导致被试拒绝回答从而造成数据不全.1. 2仪器差错多见于使用心理测评仪进行测量的时候.1. 3主试差错由于心理学数据常常非常庞大, 因此在数据录入时难免出错; 另外数据在文本文件、EXCEL、ACCESS、SPSS 等不同格式、不同版本之间转换时, 在心理测评仪向计算机传输数据时也常会发生错行、乱码等错误[1 ].2数据的检查与筛选保证数据准确的最好方法是将原始数据与计算机所呈现的数据清单进行核对. 但对庞大的数据这几乎是不可能的. 这时就需要应用描述性统计量和统计图来进行筛选和检测. 最重要的是解决三个问题: 所有的数据都在允许的范围内吗? 平均数和标准差都比较合理吗? 有无超出取值范围的数据?2. 1缺失值(missing values)缺失值是数据分析中一个非常常见的现象, 出现的主要原因有: 设备故障、拒绝回答、测验时走神等, 对此应:2. 1. 1缺失值的检测SPSS 默认缺失值以黑点表示, 可以通过快速浏览数据列表(data view ) 发现, 记录下缺失值所在的变量即数据的列.2. 1. 2对缺失值的处理(1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开options 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(missing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list wise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ; (2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“transform ”菜单下的“rep lace missingvalues”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly point: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)Median of nearly point: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpolation: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear trend atpoint: 用线形回归法进行估计和替代;(3)将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.2. 2奇异值(outliers) 和极端值(extreme values) 奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值, 由于它的夸大作用, 常常会歪曲统计结果, 导致犯一类和二类错误. 通常有四种原因可导致奇异值的出现: (1) 数据输入时出错; (2)在不同数据格式之间进行转换时,缺失值处的数码代号被当成了实际观测值; (3) 出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体; (4) 考察的样本相对于正态分布有比较多的极值.2. 2. 1奇异值和极端值的检测用柱状图、箱丝图、茎叶图、正态检验的Q 2Q 图等检测有无极端值和奇异值.以箱丝图为例箱丝图中都标有奇异值的行号, 看不清时可拖动边框将箱丝图放大查看.2. 2. 2减少奇异值和极端值影响的方法(1) 将奇异值和极端值作为缺失值处理: 在“variable view ”视图中点击“missing”栏下含有奇异值和极端值的变量, 弹出“missingvalues”对话框, 有3个选项可以使用: (a)“discrete missingvalues”最多可以指定3个数值为缺失值, (b)“range of missing values”指定某一取值范围内的数值为缺失值; (c)“rangeplus one op t ional discrete missing”指定某一取值范围和某一特定数值为缺失值; (2) 根据检测的奇异值和极端值, 用“dataø select cases”工具中的“if??”对数据的取值范围进行限定,然后再进行统计分析; (3) 对奇异值进行估计. 方法同缺失值的估计; (4) 将原始数据转换成标准Z 分数或进行其他的转换后再进行统计分析; (5) 删除奇异值所在的观察单位.2. 3统计分析前的假设检验许多统计检验都需要样本数据服从正态分布, 并且相关联的变量之间应方差齐同. 若不符合上述条件便应进行数据转换, 否则便会导致错误[2 ]. 但对于大样本数据, 我们可以近似地认为其为正态分布, 而不用去进行正态性检验. “analyze”下的“descriptives”,“frequen cies”和“explore”可以完成这些工作.2. 3. 1方差齐性检验“descriptives”和“frequencies”的功能基本相同, 都可进行正态性检验和方差齐性检验. 若满足方差齐性, 则可进行下一步工作; 若不满足, 选“pow er esimet ion”进行数据变换来满足方差齐性. 有6 种方法可供选择: (1) natural log: 取自然对数; (2) 1ösfquare roo t: 取平方根的倒数; (3) recip rocal: 取倒数; (4) square roo t: 取平方根; (5) square: 取平方; (6) cube: 取立方. 若SPSS 提供的6 种变换均不能满足要求, 应考虑采用非参数统计的方法.2. 3. 2正态检验(no rmality p lo ts w ith tests)在“analyzeødescrip t ives stat ist ics exp lo re”中可进行正态检验, 及做出Q 2Q 图. 若不支持正态分布, 则应进行数据变换, 方法同方差齐性检验, 或选用非参数统计的方法.2. 4相关分析前的数据检查相关分析之前应用“descrip2t ives stat ist ics”对数据进行观察. 当一个变量取值范围很窄时, 应做数据变换后再进行相关分析, 否则会使相关的资料得出不相关的结论; 在做连续变量和等级资料的相关或两个等级资料的相关时, 若90% 的被试都选择等级资料中的一种情况(如: 90%的被试都选择“严重”) , 则相关性通常会很低, 对这类数据应用其他方法进行分析; 当均值是一个很大的数, 而同时标准差很小时, 相关系数值通常也会很小, 对这样的资料不宜做相关分析.参考文献:[ 1 ] 阮桂海, 蔡建瓴, 佟福玲. SPSS fo r w indow s 高级应用教程[M ]. 北京: 电子工业出版社, 1998: 177- 194.[ 2 ] 郭祖超. 医学统计学[M ]. 北京: 人民军医出版社, 1999: 46-。
spss缺失值处理方法
spss缺失值处理方法SPSS缺失值处理方法。
在数据分析过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。
缺失值的处理对于数据分析的结果具有重要的影响，因此需要采取合适的方法来处理缺失值。
SPSS作为一款常用的统计分析软件，提供了多种处理缺失值的方法，本文将介绍SPSS中常用的缺失值处理方法。
1. 删除缺失值。
删除缺失值是最简单的处理方法之一。
在SPSS中，可以通过选择“数据”菜单下的“数据筛选”来删除缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值占比较小的情况。
但是需要注意，删除缺失值可能会导致样本量的减少，从而影响数据分析的结果。
2. 替换缺失值。
替换缺失值是另一种常用的处理方法。
在SPSS中，可以通过计算统计指标（如均值、中位数、众数）来替换缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较均匀的情况。
另外，也可以根据实际情况采用其他值来替换缺失值，比如使用特定数值或者使用前后数值进行插补。
3. 插补缺失值。
插补是一种更为复杂的缺失值处理方法。
在SPSS中，可以通过建立模型来进行缺失值的插补。
比如可以利用线性回归、多元回归等方法来预测缺失值。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较为复杂的情况。
需要注意的是，插补方法的选择需要根据实际情况进行合理的判断，避免引入过多的主观因素。
4. 多重插补。
多重插补是一种更为严谨的缺失值处理方法。
在SPSS中，可以通过插补算法来生成多个完整数据集，然后对这些完整数据集进行分析，最终将结果进行汇总。
这种方法适用于数据量较大，缺失值分布较为复杂且缺失值之间存在相关性的情况。
多重插补方法可以更好地保留数据的信息，减少了插补过程中的不确定性。
5. 非参数方法。
除了上述方法外，SPSS还提供了一些非参数方法来处理缺失值，比如使用排名、百分位数等方法来替换缺失值。
这些方法适用于数据量较小，或者数据分布不满足正态分布的情况。
非参数方法的优点在于不依赖于数据的分布特性，但是需要注意的是，非参数方法可能会引入一定的偏差。
spss操作
数据的录入对缺失值的处理(1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开options 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case listwise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;(2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“transform ”菜单下的“replace missing values”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly point: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)Median of nearly point: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpolation: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear trend at point: 用线形回归法进行估计和替代;(3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”。
1 项目分析项目分析就是根据试测结果对组成测验的各个题目（项目）进行分析，从而评价题目好坏、对题目进行筛选。
分析指标包括项目难2度和区分度。
项目分析即在求出每一个题项的“决断值”（critical ratio;简称CR值），其求法是将所有受试者在预试量表的得分总和依高低排列，得分前25%至33%者为高分组，得分后25%至33%者为低分组，求出高低二组受试者在每题得分平均数差异的显著性检验（多数数据分析时，均以测验总分最高的27%及最低的27%，作为高低分组界限），如果题项的CR值达显著水准（P＜0.05或P＜0.01），即表示这个题项能鉴别不同受试者的反应程度，此为题项是否删除首先应考虑的。