spss缺失值处理
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
SPSS Modeler数据挖掘操作之缺失值的调整
缺失值的修整方法
1
缺失值的修整方法是在下图的“缺失插补”列和“方法”列中
缺失值修正的操作步骤
2
1）选中某个变量行，例如“基本费用”
缺失值修正的操作步骤
3
2）下拉对应行的【缺失插补】框选择调整对象，选项说明如下：
从不：表示不做调整 空值：表示将对空进行调整 无效值：表示对无效值进行调整 空值与无效值：对两者均进行调整 条件：对满足指定条件的变量值进行调整
将超节点自动放置在数据流编辑区中，用户只需要将所生成的超节点链接到数据流的适当 位置即可，如图所示
缺失值修正的操作步骤
4
3）在【插补设计】中选择【条件】，具体设置方法如下：
缺失值修正的操作步骤
5
设置结果显示如下：
缺失值修正的操作步骤
6
4）选择需要调整的变量行，选择窗口菜单【生成】下的【缺失值超节点】 选项，点击“确定”
缺失值修正的操作步骤
7
Modeler将自动生成一个包含若干必要节点的超节点，根据用户指定的方法进行相应调整。
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。
SPSS中的缺失值分析
SPSS^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、S PSS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, 某种指标对缺失值进行填充11 ser Fes mean^S 量均值2、 mean of nearby points 临近点的均fit3、 median of nearby poi nts=llra 近点的中位值4、 I inear interpolat ionF 线形内插法5、 I inear trend at point 二线形趋势法方法三： 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：J 土 L -v_l然后采用nn［占讪〕Utcfc t »f 1□ □ o■ %・T 1 5It)透择进入缺失值分析的变星List^ise框，所选择的任蹇一个应变量成分组娈量中韦有皱失值的记量将都不尽如分析Pairwise框：在具汰计算时用刀的变星具有缺失值的记录将不进入当前分析EM框：使用EM （期望最大化）法代方法估计缺失邕推荐Regression.使用多元（多重）技形回归算法来估计扶失值。
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。
张伟豪SPSS培训视频3笔记(缺失值处理、筛选个案)
如果要把连续变量进行分组，比如将不同的年龄分为老中青三种，30岁以下，30到50，,5以上，如何处理呢？如下选择转换——重新编码为不同变量将age选入，命名新名称为agenew，然后点旧值与新值。
现在旧值这边选范围，从最低到值，写上30，意思是从最低值到30的范围，新值命名为1，然后添加进去然后选择范围，填30到50，意思是范围30到50，命名为新值2，添加进去，然后在范围，从值到最高里填入50，意思是50岁以上，新值命名为3，添加后点击继续在这里要注意的是，虽然旧值到新值数字有重叠，但是SPSS会认为上一行包含重叠数字，下一行不包含，例如上面，第一行包含30，第二行包含50.最后一列生成新数据。
对于缺失值的处理，一般缺失值最好不要超过总数的5%，最多不能超过总数的10%。
如果要查看每个测量题目是否有缺失值，有多少个缺失值，只需要做频数统计就行了。
但是如果要查看每个问卷是否有缺失值，有多少个缺失值，就需要用计算变量，如下，选择函数和特殊变量中的NMISS，在括号中选择所有变量，点击确定，最后一列就会显示出都哪些问卷有缺失值，缺失值是几个。
那如何处理缺失值呢？第一种方法，选择转换——替换缺失值把有缺失值的变量选入新变量框中，在选入之前先要选择补缺失值的方法，一般使用序列平均值和线性差值，但是使用序列平均值的话，缺失值过多就不行了，不科学。
但是如果选用其他方法，万一缺失值是第一份问卷的值，那么就会空缺，补不上。
选择后确定，数据的最后几列就会出现补好的新值。
第二种方法：每种分析方法都会有缺失值的处理方法，如下比如T检验，点选项，缺失值有两种处理方法，按分析顺序排除个案指的是分析的变量有缺失值，就把这个缺失值排除，如果分析的变量没有缺失值，那就不排除。
（也就是说按列排除）而这种方法能最大限度的保留数据，但是分析出来的结果会显示个案数n不一样，因为有缺失值的变量排除了，而没有缺失值的变量没有排除，所以导致每个变量的n都不一样。
原始数据中几类缺失值（MissingData）的SPSS及R处理方法
原始数据中几类缺失值（MissingData）的SPSS及R处理方法转自生存分析一、缺失值产生的原因缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。
机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。
人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据。
二、缺失值的类型缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。
完全随机缺失（Missing Completely At Random, MCAR）指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。
随机缺失(missing at random,MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。
完全非随机缺失(missing not at random,MNAR)指的是数据的缺失依赖于不完全变量自身。
从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同一属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。
另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。
三、缺失值的处理方法对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。
对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。
插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。
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。
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。
【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 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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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。
围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。
其中的一个方法是均值替换法(mean imputation)。
我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。
如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。
但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。
均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。
使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。
但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。
最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。
然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。
那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。
与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。
但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。
（四）回归替换法(Regression Imputation)
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。
与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。
但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，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。
第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。
首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。
然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。
最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。
由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。
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。
NORM统计软件可以较为简便地操作该方法。