SPSS学习系列09. 缺失值处理
spss缺失值填补
缺失值的补充——SPSS一、均值替代法——连续数值型变量1.查看缺失值（可忽略）分析→描述统计→频率→输出结果2.操作步骤转换→替换缺失值→导入有缺失值的变量→方法：序列平均值（比其他的准确率较高些）注：1.缺失值要在变量的5%以内，数据过多缺失将无意义，应当放弃变量；2.缺点：存在序列数据波动性被低估的问题，且仅是单列变量内部估计的问题。
二、中位数填补法——等级变量（有序变量）1.查看缺失值分析→描述统计→频率→导入有缺失值的变量→统计→勾选：中位数→输出结果2.操作步骤对有缺失值的变量进行升序排列→手动填入输出结果注：进行升序排列是让缺失值排在最前边，方便数据处理。
三、众数填补法——分类变量（性别、专业）1.查看缺失值分析→描述统计→频率→导入有缺失值的变量→统计→勾选：众数→输出结果2.操作步骤对有缺失值的变量进行升序排列→手动填入输出结果注：进行升序排列是让缺失值排在最前边，方便数据处理。
四、回归估计法1.原理：以缺失值为因变量，其他变量为自变量进行回归分析，用得到的回归方程估算缺失值。
因变量与自变量之间要有一定的因果关系才能使用回归估计法。
2.操作步骤：分析→缺失值分析→导入变量→勾选：回归→点击：“回归”键→勾选：“保存完成的数据”→数据处理用保存后的数据注：1.可能存在低估方差的问题；2.回归估计法适用于自变量完整的数据。
五、期望最大化法1.操作步骤：分析→缺失值分析→导入变量→勾选：EM→变量→点击：“EM”键→迭代：25→勾选：“保存完成的数据”→数据处理用保存后的数据六、多重插补法——用STETA。
spss缺失值处理
spss数据录入时缺失值怎么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)。
（一）个案剔除法(Listwise Deletion)最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwise deletion）,也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的缺失值处理方法。
在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。
如果缺失值所占比例比较小的话,这一方法十分有效.至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。
有学者认为应在5％以下，也有学者认为20％以下即可。
然而，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息.在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。
因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论.（二）均值替换法（Mean Imputation)在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。
SPSS中的缺失值分析
SPSS中的缺失值分析缺失值是指数据中一些变量的值缺失或未能得到测量的情况。
缺失值分析是指对这些缺失值进行检测和处理的过程。
SPSS是一款常用的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具来进行缺失值分析。
本文将介绍SPSS中的缺失值分析方法和步骤。
一、缺失值的类型在进行缺失值分析前，需要了解缺失值的类型。
SPSS将缺失值分为三种类型：1.完全缺失（MCAR）：完全随机缺失，表示缺失的概率与变量的取值无关。
例如，一项问卷调查中一些问题的缺失情况与被调查者的任何特征无关。
2.非随机缺失（MNAR）：非随机缺失，表示缺失的概率与变量取值有关。
例如，一项健康调查中的抑郁症量表缺失值可能与被调查者实际的抑郁症状有关。
3.随机缺失（MAR）：随机缺失，表示缺失的概率与其他已测量变量有关，但与缺失的变量本身无关。
例如，一项收入调查中的未回答收入问题可能与被调查者的年龄和性别有关，但与收入本身无关。
二、缺失值分析方法1.缺失值检测SPSS提供了多种方法来检测数据中的缺失值。
最简单的方法是通过查看数据集来确定是否有缺失值。
可以使用“Variable View”或“Data Vie w”来查看数据集。
缺失值通常以特殊值（例如NA或.）表示。
另一种检测缺失值的方法是使用SPSS的统计分析功能。
可以使用“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”来计算每个变量的缺失值统计量。
该统计量将显示每个变量中缺失值的数量和百分比。
例如，“N Valid”表示有效值的数量，“N Missing”表示缺失值的数量，“N Percent”表示缺失值的百分比。
2.缺失值处理一旦检测到缺失值，就需要根据缺失值的类型选择适当的处理方法。
SPSS提供了几种常用的缺失值处理方法：- 删除缺失值：可以选择删除包含缺失值的数据行或变量。
可以使用“Data”菜单中的“Select Cases”来选择删除行的条件，或使用“Data”菜单中的“Delete Cases”来删除包含缺失值的整个行。
如何在SPSS数据分析报告中进行缺失值处理？
如何在SPSS数据分析报告中进行缺失值处理？关键信息项：1、缺失值的定义和类型2、常用的缺失值处理方法3、处理缺失值的步骤4、处理缺失值时的注意事项5、评估缺失值处理效果的指标1、缺失值的定义和类型11 缺失值的定义在数据分析中，缺失值是指数据集中某些变量的观测值缺失或未被记录的情况。
111 完全随机缺失指数据的缺失与变量本身以及其他观测变量的值无关，完全是随机发生的。
112 随机缺失指数据的缺失与其他观测变量的值有关，但与自身的值无关。
113 非随机缺失指数据的缺失与变量自身的值有关。
2、常用的缺失值处理方法21 删除法211 列表删除将包含缺失值的观测（行）直接从数据集中删除。
212 变量删除如果某个变量中缺失值的比例过高，可以考虑将该变量从分析中删除。
22 填补法221 均值填补对于数值型变量，可以使用变量的均值来填补缺失值。
222 中位数填补对于存在偏态分布的数据，使用中位数进行填补。
223 众数填补适用于分类变量，使用众数来填补缺失值。
224 回归填补利用其他相关变量建立回归模型，预测缺失值。
225 多重填补通过创建多个填补数据集，综合考虑多个填补结果。
3、处理缺失值的步骤31 数据评估首先对数据集进行全面评估，了解缺失值的数量、分布和模式。
32 选择处理方法根据数据特点和分析目的，选择合适的缺失值处理方法。
33 实施处理按照选定的方法对缺失值进行处理。
34 数据验证处理后，对数据进行再次评估，确保处理结果的合理性和有效性。
4、处理缺失值时的注意事项41 考虑数据的分布和特征不同的数据分布和特征可能适合不同的处理方法。
42 避免过度填补过度填补可能导致数据失真。
43 记录处理过程详细记录缺失值处理的方法和步骤，以便后续的分析和解释。
5、评估缺失值处理效果的指标51 比较处理前后数据的分布观察处理前后变量的均值、标准差、频率分布等是否发生显著变化。
52 模型拟合效果如果进行建模分析，比较处理前后模型的拟合优度、预测准确性等指标。
spss缺失值处理方法
spss缺失值处理方法1 关于SPSS缺失值的处理SPSS是一款用于统计分析的软件，它定义的缺失值就是在一组数据中，未给出确切取值的值的表示，即少于期望的取值数目。
如何正确地处理变量中的缺失值是SPSS分析中一个重要的问题，其处理结果有可能会影响最终分析结果。
同时，对于不同的分析，对缺失值的处理也各有不同，因此，在实际处理中，必须按照不同的处理方法来正确处理缺失值。
2 SPSS中缺失值处理方法（1）替换缺失值。
SPSS定义的缺失值可以针对各变量分别进行替换处理，替换可用变量的均值或者前一个取值来替换，可以使用SPSS 的“替换缺失值”来进行处理，可以进行选择性的缺失值替换。
（2）移除缺失值。
如果被研究的变量中有太多的缺失值，而替换也无法满足分析要求，那么就可以采取移除法，让缺失值所在的样本从被研究的人群中排除，避免影响最终分析结果，可以使用SPSS的“筛选”来进行处理。
（3）命令直接编程处理缺失值。
命令编程，是指用事先定义好的命令来完成指定的缺失值处理，节省了复制-执行的费时费力操作，可以通过混合使用不同的变量类型来进行选择性的缺失值替换，避免数据失真。
3 缺失值处理的注意事项（1）观测数据是缺失值究竟存在，我们必须用实际观测数据证明。
从处理缺失值之前，必须先充分探讨样本数据，以了解缺失值的存在情况，并寻求合理的解释。
（2）缺失值处理的策略选择必须谨慎，在选择缺失值处理策略时，一定要考虑观测数据分布的特点，并结合实际的处理方案，根据分析目的和研究范围，综合考虑选择最合适的处理策略。
（3）处理缺失值之后，必须将处理过程进行记录，以便对缺失值处理做出正确的解释。
spss学习系列09.-缺失值处理
spss学习系列09.-缺失值处理
SPSS缺失值处理法是指处理调查中受访者所填写的表格中某些项目的没有填写而留下的缺失值的一种修正的方法。
它的原则是：将一些没有缺失值的项目作为拟合或缺失值的
补充，以达到替换缺失值的目的。
SPSS缺失值处理方法有很多，主要有以下几类：
1、忽略法：将缺失值直接扔掉，不对它做任何处理，仅仅计算其他值便可。
并且这
种方法可以在SPSS上选择”菜单”→”数据”→”最后的”→”缺失”→”排除缺失值”实现。
2、随机处理法：采用一定的概率从其他未缺失数据中随机抽取值，补充到缺失的位
置上。
3、最邻近值法：将当前某个变量的缺失值，用其他变量最接近的值作为补充映射上去。
4、均值法：将数据集中的所有变量中出现缺失值的位置，用它们所在变量的平均值
来替代。
5、回归法：采用多元回归方法，建立一个由解释变量和被解释变量组成的模型，并
以此模型预测变量的缺失值。
以上就是关于SPSS缺失值处理的各种法的详细介绍，各种处理方法各有优劣，用户
可以根据自身情况及处理目标，选择适当的处理方法。
当然，SPSS缺失值处理也有较大的局限性，有必要时，还可以结合其他处理方法来进行联合使用，以达到更好的处理效果。
缺失值及其处理方法
缺失值及其处理方法缺失值是指在数据集中出现的空值或不完整的数据。
缺失值具有重要的信息，因此在数据分析和建模过程中需要正确处理。
对于缺失值的处理方法也有很多种，下面将详细介绍。
1.明确缺失值的原因：首先，需要了解缺失值产生的原因，这有助于选择合适的处理方法。
缺失值的原因可能包括数据采集错误、数据传输错误、调查对象拒绝回答等。
2.删除含有缺失值的样本：当数据集中一些变量的缺失值比较少且对整体分析结果影响不大时，可以考虑直接删除含有缺失值的样本。
但需要注意，删除样本可能会引起数据集的偏差，因此在进行删除操作之前，应该评估删除对数据分析结果的影响。
3.删除含有过多缺失值的变量：如果一些变量的缺失值占比较大，超过了一定阈值（例如20%），则可以考虑删除该变量。
删除操作需要谨慎，应该先分析该变量是否对问题的解释有重要作用，再决定是否删除。
4.插值填充缺失值：当数据集中的变量缺失值较多时，可以选择插值方法进行填充。
常用的插值方法包括均值插值、中位数插值、众数插值和回归插值等。
-均值插值：将缺失值用变量的均值填充。
-中位数插值：将缺失值用变量的中位数填充。
-众数插值：将缺失值用变量的众数填充。
-回归插值：通过已有数据拟合回归模型，然后用回归模型预测缺失值。
5.分类变量的处理方法：对于分类变量，可以将缺失值单独作为一类，或者根据其他变量的取值特征进行填充。
-将缺失值单独作为一类：如果缺失值对问题的解释具有特殊意义，可以将缺失值单独作为一类。
-根据其他变量的取值特征进行填充：可以根据其他变量的取值特征进行填充，例如使用频率最高的取值填充缺失值。
6.时间序列数据的处理方法：对于时间序列数据，可以根据已有数据的趋势和周期性进行填充。
-线性插值：通过已有数据拟合线性回归模型，然后使用模型预测缺失值。
-滑动窗口方法：根据一定的窗口大小，对于缺失位置的每一侧，根据已有数据的均值或中位数进行填充。
-季节分解方法：将时间序列数据进行季节分解，然后根据季节分解的结果进行填充。
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处理缺失数据
SPSS处理缺失数据缺失的数据或者无效的数据经常会被我们忽略，比如当我们要开始做一些问卷调查的统计时，会发现被调查者不愿意回到一些问题，此时就会产生统计错误或者数据格式的错误，有效的过滤和标识数据，可以使我们对数据的分析提供更加准确的结果。
数值数据的空数据字段或者包含无效输入的字段将转化为系统缺失值，系统缺失值可之用单个句点来标识。
值缺失的原因对于数据分析很重要，可能我们会发现区分拒绝回答问题的响应者与由于不用而未回答问题的响应者很有帮助。
数值变量的缺失值单击“数据编辑器”窗口地步的变量视图选项卡；单击age一行的缺失单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“缺失值”对话框，在此对话框中，可以指定多达三个不同的缺失值，也可以指定值范围加上一个附加的离散值。
在第一个文本框中键入999，并将另外两个文本框保留为空。
单击确定保存更改并返回到数据编辑器。
现在已添加了缺失数据值，接下来可对该值应用标签。
单击age 一行的值单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“值标签”对话框。
在“值”字段中键入999。
在“标签”字段中键入No Response。
单击添加将此标签添加到数据文件中。
单击确定保存更改并返回到数据编辑器。
字符串变量的缺失值字符串变量的缺失值与数值变量的缺失值的处理方法类似。
不过，与数值变量不同，字符串变量中的空字段未指定为系统缺失。
相反，它们被解释为空字符串。
单击“数据编辑器”窗口底部的变量视图选项卡。
单击sex 一行的缺失单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“缺失值”对话框。
选择离散缺失值。
在第一个文本框中键入NR。
字符串变量的缺失值区分大小写。
因此，值nr 不会被视为缺失值。
单击确定保存更改并返回到数据编辑器。
现在可以为缺失值添加标签。
单击sex 一行的值单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“值标签”对话框。
在“值”字段中键入NR在“标签”字段中键入No Response。
单击添加将此标签添加到您的项目中。
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。
缺失值的处理方法
缺失值的处理方法缺失值是指在数据集中一些变量的观测值缺失或未被记录的情况。
缺失值的存在可能会对数据分析和建模造成严重的影响，因此需要选择适当的方法来处理缺失值。
在处理缺失值之前，首先需要对数据集进行缺失值的识别和理解。
常见的缺失值表示符号有：NA、NaN、NULL、-999、空白格等。
缺失值的原因可能包括数据采集的错误、数据损坏、数据没有被记录等。
在理解了缺失值的情况之后，可以选择以下方法来处理缺失值。
1.删除观测值或变量：如果缺失值的比例较小且随机分布，可以选择直接删除包含缺失值的观测值或变量。
但是，如果缺失值的比例较大或缺失值的分布与其他变量存在关联，删除观测值或变量可能会引入偏差，因此需要慎重考虑。
2.插补：插补是指通过一定的方法估计和填充缺失值。
常见的插补方法包括：均值插补、中位数插补、众数插补、回归插补、插值法等。
-均值插补：对于缺失的连续变量，可以使用该变量的均值来代替缺失值。
这种方法简单易行，但可能会引入随机误差。
-中位数插补：对于缺失的连续变量，可以使用该变量的中位数来代替缺失值。
与均值插补相比，中位数插补更稳健，对于存在离群值的变量更合适。
-众数插补：对于缺失的分类变量，可以使用该变量的众数来代替缺失值。
众数插补适用于缺失比例较低的分类变量，但可能会引入偏倚。
-回归插补：当存在与缺失变量相关的其他变量时，可以使用回归模型来预测缺失值。
这种方法能够较好地利用其他变量的信息，但可能会引入建模误差。
-插值法：插值法是指通过已有观测值的插值来估计缺失值。
常见的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。
插值方法适用于具有时间序列或空间分布特点的数据，但对于大规模数据集可能计算开销较大。
3.分类变量编码：对于缺失的分类变量，可以将缺失值作为一类进行编码。
这样可以保留缺失值的存在，并将其作为一个特征进行建模分析。
4.基于模型的方法：基于模型的方法是指根据已有数据的模式，通过建立模型来预测缺失值。
spss缺失值填充步骤
spss缺失值填充步骤
缺失值填充是数据预处理最基本的步骤，⼀般能想到的是固定值填充（均值等统计学⽅法）、根据与本列有相关关系的列函数表⽰来填充。
这次我⽤的是em算法进⾏填充，具体原理后续补充。
主要记录⼀下步骤：
⼯具栏：分析菜单 ----> 缺失值分析------>弹出来的对话框：左边是表格中的变量；中间对应定量变量和分类变量。
如果要填充的是
连续值，则将要填充的列名通过点击向右的箭头将该列名放⼊‘定量变量’框中，可以同时把所有要填充的列名都放进去；如果要填充的是分类值，则同样的⽅法，通过箭头放⼊‘分类变量’中。
（所谓连续值：⽐如⾝⾼；分类值：⽐如性别）-------->我们要通过EM算法计算填充值，选中最右边的EM复选框-------->点击确定按钮
这个时候有两种显⽰填充好结果的效果的⽅式：
1.点击确定后，在⼯具栏点击转换菜单------>替换缺失值------->将要替换的所有列名同时选中-----------》通过向右箭头将他们放⼊'新变量'列表-----------》点击确定即可看到原来打开的数据表新增了要填充的那些列，并且已经填充好值。
我们可以另存。
2.在刚才的界⾯，没有点击确定前，我们点击EM按钮（不是复选框），将‘报存完成的数据’、‘创建新数据集’复选框选中，在‘数据集名称’输⼊框中输⼊要保存的⽂件名。
---------->点击继续按钮--------------》确定按钮
这个时候，spss会新⽣成⼀个显⽰数据的新窗⼝，我们可以看到，只有被填充数据的那些列。
也可以另存。
spss缺失值处理
spss数据录入时缺失值怎么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)。
（一）个案剔除法(Listwise Deletion)最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。
在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。
如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。
至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。
有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。
然而，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。
因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
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：七年级英语期末考试质量分析一、试卷分析：本次试卷的难易程度定位在面向大多数学生。
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。
缺失值处理的方法
缺失值处理的方法缺失值处理的四种方法：1、删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。
简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。
它将存在缺失值的个案删除。
如果数据缺失问题可以通过简单激斗梁的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。
当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。
把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。
如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量，那么这种方法可以有效减小偏差。
如果解释变量和权重并不相关，它并不能减小偏差。
对于存在多个属性缺失的情况，就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重，这将大大增加计算的难度，降低预测的准确性，这时权重法并不理想。
2、可能值插补缺失值它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。
在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。
常用的有如下几种方法。
(1)均值插补。
数据的属性分为定距型和非定距型。
如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。
(2)利用同类均值插补。
同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。
如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。
(3)极大似然估计。
在缺失明运类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计。
这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化。
【009期】SPSS缺失值处理
33.1缺失值（missing data）又叫不完整数据，其发生的原因主要分为两类，一类是个人填写疏忽、题意不明漏答、拒绝作答等内部因素，另一种是数据输入所造成的失误等外部因素。
缺失值最大的影响在于造成样本的流失，同时也会干扰分析结果。
因此，我们可以通过统计的方法对缺失值进行删除、替换或填补。
这不是学术造假，这是一种统计处理技术。
重要的事情说三遍，这不是学术造假……怎么发现缺失值？有的人说肉眼找，有的人说自己录的还不知道吗？首先，样本量比较多的话，我们很难发现到底哪些题项有缺失，其次，处理他人数据时我们也不知道有没有缺失，这时候我们需要去检验是否存在缺失值。
如果存在缺失值，该怎么处理？例如，报考心理学的研究生考试成绩有三科笔试分数、笔试总分和面试分数，此外还有性别、年龄等人口学变量。
①如果除了临时生病的外，都参加了考试，则三科笔试分数缺失的概率与数据中的变量都无关，属于MCAR；②如果只有笔试分数上线的考生才有资格面试，则面试缺失的概率与面试分数无关，但与笔试分数有关，属于MAR；③如果最后一科缺失的分数是因为考生觉得前面的考试没有考好而且该科很难而弃考，则最后一科缺失的概率与该科和前面的考试分数都有关，属于NMAR 。
(Rubin,2004)⃞完全随机缺失(MCAR)：某个变量X 缺失的概率与其本身和研究中的其他变量都无关。
⃞随机缺失(MAR)：某个变量X 缺失的概率与研究中的某个或某些变量有关，但与X 本身无关。
⃞非随机缺失(NMAR)：某个变量X 缺失的概率与X 本身的取值有关（可能与其他变量也有关）。
⃞MCAR：缺失数据是可以忽略的，简单地将有缺失的被试删除（列删法，listwise）。
⃞MAR：如果对引起缺失的变量与要估计的参数无关，则缺失数据也是可以忽略的。
⃞缺失种类不明，只要缺失数据很少（如5%之内），删除有缺失的被试通常影响不大。
⃞NMAR 或MAR：待估参数与引起缺失的变量有关，缺失是不可忽略的，不能简单地将缺失数据删除，通常的做法是缺失值填补(imputation) 。
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缺失值得分析处理
SPSS缺失值得分析处理在资料收集的过程中，由于各种原因可能导致数据收集不全，就会产⽣缺失值，且这种情况往往⽆法避免。
如果缺失值处理不当，就会导致结果精度降低，出现偏倚甚⾄是错误的理论，因此缺失值的分析显得尤为重要。
数据的缺失经常会存在着⼀定的规律，为了认识和研究缺失数据，按照数据缺失形式，我们常将其分为单元缺失与项⽬缺失两种。
（1）单元缺失：只针对需调查的个案进⾏调查⽽没有得到个案信息。
如对整个班级进⾏调查，发放60分调查表，部分调查对象未交回调查表导致的资料缺失。
这种缺失在数据分析阶段常常⽆能为⼒。
（2）项⽬缺失：指在调查内容中某些变量的观测结果有缺失。
如对整个班级进⾏调查后，收回的调查表中，部分⼥⽣因为“保密”⽽未填写体重⼀项，造成资料缺失。
⽆论缺失数据的形式是单元缺失还是项⽬缺失，从缺失机制与⽅式上⼜可将其分为完全随机缺失、随机缺失与⾮随机缺失。
（1）完全随机缺失（Missing Completely at Random,MCAR）指已评价的结果或即将要进⾏的评价结果中，研究对象的缺失率是独⽴的。
即缺失现象完全随机发⽣，与⾃⾝或其他变量取值⽆关。
如调查进⾏中，因被调查对象接到电话，或紧急事件马上离开，调查⽆完成导致缺失。
（2）随机缺失（Missing at Random,MAR）指缺失数据的发⽣与数据库中其他⽆缺失变量的取值有关。
某⼀观察值缺失的概率仅依赖已有的观察结果。
⽐如，研究某新药对⾼⾎压患者的疗效，但⼀些⾎压过⾼的患者，根据纳⼊标准予以排除。
MAR是最常见的缺失机制。
（3）⾮随机缺失（MIssing Not at Random,MNAR）指数据的缺失不仅与其他变量的取值有关，缺失率与缺失数据有关，也和⾃⾝有关。
这种缺失⼤都不是偶然因素所造成的，常常是不可忽略的，⽐如在调查收⼊时，收⼊⾼的⼈出于各种原因不愿意提供家庭年收⼊值。
对于MNAR此种缺失机制，⽬前尚⽆特别有效的⽅法能进⾏处理。
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。
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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。
（3）用估计值替换缺失值：使用EM或回归法，用户可以从未缺失数据的分布情况中推算出缺失数据的估计值，从而能有效地使用所有数据进行分析，来提高统计结果的可信度。
【缺失值分析】实例操作，使用SPSS 20自带的实例文件：telco_missing.sav1.【分析】——【缺失值分析】，打开“缺失值分析”窗口，将变量“婚姻状况、教育程度、退休、性别”选入【分类变量】，将变量“服务月数、年龄、现在住址居住年数、家庭收入、现职位工作年数、家庭人数”选入【定量变量】注意：最大类别（最大分类数）默认为25，超过该数目的分类变量将不引入分析。
2. 点【描述】，打开“描述统计”子窗口，用来设置要显示的缺失值描述统计量。
勾选“单变量统计量”，勾选【指示变量统计量】框的“使用有指示变量形成的分组进行的t检验”和“为分类变量和指示变量生成交叉表”，点【继续】3. 点【模式】，打开“模式”子窗口，用来设置显示输出表格中的缺失数据模式和范围。
勾选“按照缺失值模式分组的表格个案”；因为“教育程度”、“退休”和“性别”中的缺失模式似乎影响数据，“家庭收入”含有大量缺失值，将这些变量选入【附加信息】；其它保持默认，点【继续】4. 回到原窗口，勾选【估计】框中的“EM”和“回归”，其它默认设置。
点击【EM】或【回归】按钮可以修改其设置注意：若要保存替换缺失值之后的数据，需要勾选“保存完成数据”：创建新数据集并命名，或写入新数据文件。
另外，默认使用所有变量进行分析，若要选择部分变量，可点【变量】按钮修改。
点【确定】，得到输出结果：单变量统计N 均值标准差缺失极值数目a计数百分比低高tenure 968 35.56 21.268 32 3.2 0 0 age 975 41.75 12.573 25 2.5 0 0 address 850 11.47 9.965 150 15.0 0 9 income 821 71.1462 83.14424 179 17.9 0 71 employ 904 11.00 10.113 96 9.6 0 15 reside 966 2.32 1.431 34 3.4 0 33 marital 885 115 11.5ed 965 35 3.5retire 916 84 8.4gender 958 42 4.2a. 超出范围（Q1 - 1.5*IQR，Q3 + 1.5*IQR）的案例数。
提供了数据的一般特征，给出了所有分析变量缺失数据的频数、百分比，定量变量的均值、标准差、极值数目。
income（家庭收入）有最多具有缺失值（17.9%），也有最多的极值；而age（年龄）有最少缺失值（5%）。
tenure age address income employ reside 所有值35.56 41.75 11.47 71.1462 11.00 2.32EM 36.12 41.91 11.58 77.3941 11.22 2.29回归35.77 41.68 11.59 74.3174 10.99 2.32使用EM法和回归法进行缺失值的估计和替换后，总体数据的均值和标准差的变化情况，其中“所有值”为原始数据特征，另两行分别是采用EM法、回归法得到的统计参数。
tenure age address income employ resideaddress t .4 .3 . 3.5 1.4 1.0 df 202.2 192.5 . 313.6 191.1 199.5 # 存在819 832 850 693 766 824 # 缺失149 143 0 128 138 142 均值（存在）35.68 41.79 11.47 74.0779 11.20 2.34 均值（缺失）34.91 41.49 . 55.2734 9.86 2.21income t -5.0 -8.3 -3.9 . -5.9 3.6 df 249.5 222.8 191.1 . 203.3 315.2 # 存在793 8 792 # 缺失175 174 157 0 163 174 均值（存在）33.93 40.01 10.67 71.1462 9.91 2.39 均值（缺失）42.97 49.73 14.97 . 15.93 2.02employ t -1.0 -.4 -.7 .5 . -.3 df 110.5 110.2 97.6 114.9 . 110.9 # 存在877 881 766 741 904 874 # 缺失91 94 84 80 0 92 均值（存在）35.34 41.69 11.37 71.4953 11.00 2.31 均值（缺失）37.70 42.27 12.32 67.9125 . 2.37marital t .0 1.8 1.2 -.8 .9 -2.2 df 148.1 149.5 138.8 121.2 128.3 134.2 # 存在856 862 748 728 805 857 # 缺失112 1 9 均值（存在）35.56 42.00 11.61 70.3887 11.10 2.28 均值（缺失）35.57 39.85 10.43 77.0753 10.17 2.61retire t -.6 -.4 -.4 .3 . .2 df 95.4 94.4 84.0 93.2 . 99.0 # 存在888 893 777 751 904 885 # 缺失80 82 73 70 0 81 均值（存在）35.44 41.70 11.42 71.3356 11.00 2.32 均值（缺失）36.89 42.29 11.96 69.1143 . 2.30对于每个定量变量，由指示变量（存在，缺失）组成成对的组。
a. 不显示少于 5% 个缺失值的指示变量。
通过单个方差t 检验有助于标识缺失值模式可能影响定量变量的变量。
按照相应变量是否缺失将全部记录分为两组，再对所有定量变量在这两组间进行t检验。
判断数据是否完全随机缺失（表示缺失和变量的取值无关）。
例如，似乎年纪较长的响应者更不可能报告收入水平。
当income 缺失时，平均age 为49.73，与之相比，当income 未缺失时为40.01。
实际上，income 的缺失似乎影响多个定量（刻度）变量的平均值。
此指示数据可能并未完全随机缺失。
类别变量相对于指示变量的交叉制表marital总计未婚已婚缺失SysMisaddress 存在计数850 390 358 102百分比85.0 85.5 83.4 88.7 缺失% SysMis 15.0 14.5 16.6 11.3income 存在计数821 380 348 93百分比82.1 83.3 81.1 80.9 缺失% SysMis 17.9 16.7 18.9 19.1employ 存在计数904 418 387 99百分比90.4 91.7 90.2 86.1 缺失% SysMis 9.6 8.3 9.8 13.9retire 存在计数916 423 392 101百分比91.6 92.8 91.4 87.8 缺失% SysMis 8.4 7.2 8.6 12.2不显示少于 5% 个缺失值的指示变量。
观察marital（婚姻状况）表，指示变量的缺失值数量在marital 类别之间似乎变化不大。
一个人结婚与否似乎并不影响任何定量（刻度）变量的数据缺失情况。
例如，85.5% 未婚者报告address（当前地址居住年限），83.4% 已婚者报告相同变量。
差异很小并且很可能是巧合。
ed观察ed（教育程度）的交叉制表。
如果对象至少接受过大学教育，婚姻状况响应更可能缺失。
未接受大学教育的对象中至少98.5% 报告婚姻状况。
另一方面，那些拥有大学学位的人中只有81.1% 报告婚姻状况。
对于那些曾接受大学教育但未获学位者，数量更少。
retire总计是否缺失SysMisaddress 存在计数850 744 33 73百分比85.0 85.0 80.5 86.9 缺失% SysMis 15.0 15.0 19.5 13.1income 存在计数821 732 19 70百分比82.1 83.7 46.3 83.3 缺失% SysMis 17.9 16.3 53.7 16.7employ 存在计数904 864 40 0百分比90.4 98.7 97.6 .0 缺失% SysMis 9.6 1.3 2.4 100.0marital 存在计数885 777 38 70百分比88.5 88.8 92.7 83.3 缺失% SysMis 11.5 11.2 7.3 16.7不显示少于 5% 个缺失值的指示变量。