利用SPSS 19.0剔除异常值

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。

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问题：在spss中如何挑剔除异常值，主要是不知道如何操作，请高人指点_
问题描述：
图片1
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答案1：： 可以在数据菜单中把异常个案标先出来，步骤是：数据——》标志异常个案，个案识别变量可以取数据集中取值不同的变量。

之后SPSS会自动把所有异常个案的值以及为什么是异常值标出来，如果你要剔除再手动即可
提问者的评价：原来是这样，感谢！
答案2：： 我想知道示范园和非示范园在5个纬度方面是否有差异,不知该如何使用SPSS对5请大家帮个忙,很急! 这类调查问卷类数据SPSS 统计分析处理问题均可＋名:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
SPSS的F值
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
用SPSS软件，结果有t值和p值是什么检验?
spss 异常值剔除 用什么方法 求助spss 中关于值标签的设置 spss数据录入时缺失值怎么处理。

异常值SS探测及检验如何用SP 一、采用数据探索过程探测异常值–>“Analyze”–>“Descriptive 菜单程序为: 主现SPSS菜单实中选>–>“Statistics”按钮–Statistics”–>“Explore……”选项个最小值作为异常5“Outliers”复选框。

输出结果中将列出5个最大值和的嫌疑值。

）探测异常值二、采用箱线图（boxplot箱线图比较直观、形象，易于理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。

利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出1.通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。

现如图2所示的对话框，“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。

一种给出了两种箱线图，SPSS2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，点:是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。

基本箱线图的SPSS菜单实现为击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”点击主菜单中的“Graphs”选项，SPSS菜单实现为:选项。

交互式箱形图的在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项，在弹出的二级菜单中选择公司雇员分工种的开始工资为例构造基“Boxplot……”选项。

下面仍以A。

箱线图中的“○”表示可疑的异常值，此处异常值的确3)(本箱线图如图百分位点上25百分位点和75变量值超过第:，即定采用的是“五数概括法”百分位点上变75百分位点和25变量值之差的倍(箱体上方)或变量值小于第的点对应的值。

箱体下方)量值之差的倍( 。

：？？？如何设置。

后的新功能 Data –> Validation三、SPSS 14法）：±3δ以外的数据为高度异常值，应予剔除。

如何利用SPSS 19.0剔除数据中的异常值(Outliers)一般数组应遵循正态分布，但一列数组中有可能会出现异常值，从而影响数据的方差和统计结果，因此挡在SPSS中输入数据后，首先要检查数据中是否存在异常值。

方法如下：1.选择想要观察的数据，此处我们选择normal 列中的数据进行查看2.3.将“normal”数组放入因变量列表中4.点击“探索”窗口中的“统计量”，点掉“描述性”，选择“界外值”和“百分位数”5.点击“探索”窗口中“绘制”，选择“直方图”，去掉“茎叶图”6.选择结束后点击“探索”窗口“确定”查看结果：（1）百分位数图：（2）以50%左右两个百分位数（即四分位数25和75下方的加权平均值）的加权平均值计算最高和最低临界值，使用计算公式如下：Upper=Q3+(2.2*(Q3-Q1))Lower=Q1-(2.2*(Q3-Q1))此处Q3=26.0281, Q1=17.8396计算后，Upper=44.0428，Lower=-0.1751（3）查看“极值”表格：极值案例号值normal最高12029.3022229.3032429.3044629.3054729.30a最低18116.8227816.8237516.8245716.8255416.82ba. 上限值表中仅显示一部分具有值 29.30 的案例。

b. 下限值表中仅显示一部分具有值 16.82 的案例。

如果有最高值查过Upper，或最低值小于Lower值，则被视为Outliers, 即异常值。

由图中看，此列数组并无异常值（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。

可复制、编制，期待你的好评与关注）。

利用SPSS进行数据处理和分析的技巧数据是一个有用的工具，它可以帮助我们了解问题并做出更好的决策。

然而，对于大多数人来说，数据处理和分析可能会让人望而却步。

幸运的是，有一些工具可以帮助我们更轻松地处理和分析数据，其中最常用的工具之一是SPSS。

SPSS是一个广泛用于数据分析的软件包，可以轻松地进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等等。

在本文中，我们将探讨利用SPSS进行数据处理和分析的一些技巧。

第一步：数据的输入和清理在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据输入到SPSS 中。

数据可以来自Excel或其他电子表格程序，也可以手动输入。

在输入数据时，要注意数据类型，例如文本、数字和日期等。

要确保数据以正确的格式输入，以便进行后续的分析。

一旦数据已经输入到SPSS中，接下来需要对数据进行清理。

数据清理的目的是修复数据中的错误或缺失值，以确保数据的质量和正确性。

SPSS提供了一些工具来帮助用户对数据进行清理。

例如，可以使用SPSS Data Editor中的查找替换功能，通过查找敏感字词或错误数据，减少数据清理的负担。

SPSS还提供了插件程序，如Validate命令、Codebook等等，它们可以在清洗数据方面提供有用的支持。

第二步：描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据集的基本特征，例如中位数、众数、平均数、标准差和范围等等。

在SPSS中，进行描述性统计分析非常简单。

首先，选择“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项，然后选择要分析的变量。

SPSS将生成一个报告，其中包含描述性统计信息。

在生成描述性统计报告之后，可以将其保存在SPSS的输出窗口中，以便之后参考。

此外，还可以使用SPSS的导入导出功能将描述性统计结果导出到其他程序中，例如Word或Excel。

第三步：假设检验假设检验可以帮助我们确定实际观察结果与预期结果之间是否存在显著差异。

异常值，也称离群值，是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的绝大部分观测值。

不论什么研究数据，如果数据中存在可能的异常值，均应在分析之前处理，防止异常值带来的干扰，比如异常值会扭曲X和Y之间的相关关系，回归关系等，异常错误的结论；当然其它研究方法基本均会受到异常值的干扰，异常值较多或者异常稍大时，此时会直接扭曲结论。

通常异常值出现的原因有以下几种：1.数据收集过程出现问题，录入错误2.数据测量误差(人为、测量仪器)3.数据随机误差(数据自身)异常值处理步骤针对异常值，常见的步骤有三步：第一步是异常值检测；第二步是异常值判定；第三步是异常值处理。

第一步：异常值检测异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索，如下说明。

箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据；散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据；描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常；其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值。

第二步：异常值判定上述已经说明异常值会带来严重的影响，扭曲数据结论等。

那么首先需要设定异常值的标准，然后再对其进行处理。

异常值的判定标准并不统一，更多是通过人为标准进行设定，SPSSAU提供以下几类判定规则缺失数字小于设定标准的数字大于设定标准的数字大于3个标准差图片来源：SPSSAU“异常值介绍”帮助手册第三步：异常值处理完成异常值的判定之后，接着需要进行处理；SPSSAU提供两类处理方式，分别为：1、设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理；直接将异常值“干掉”，相当于没有该异常值。

如果异常值不多时建议使用此类方法；2、填补；如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数共四种填补方式。

建议使用平均值填补方式。

平均值填补：将不满足判断标准外（即正常数据）数据取平均值，对异常数据填补；中位数填补：将不满足判断标准外（即正常数据）数据取中位数，对异常数据填补；众数填补：将不满足判断标准外（即正常数据）数据取众数，对异常数据填补；随机数填补：将不满足判断标准外（即正常数据）数据取随机数（最小和最大值之间），对异常数据填补；异常值设置注意事项：首先需要选中处理的标题，请谨慎操作，一旦操作无法还原数据；异常值是针对原始数据进行修改；无法还原，建议处理之前先进行“备份数据”，防止处理出错时无法还原。

如何利用SPSS 19、0剔除数据中的异常值(Outliers)一般数组应遵循正态分布,但一列数组中有可能会出现异常值,从而影响数据的方差与统计结果,因此挡在SPSS中输入数据后,首先要检查数据中就是否存在异常值。

方法如下:1.选择想要观察的数据,此处我们选择normal 列中的数据进行查瞧2.进入菜单栏中“分析”→“描述统计”→“探索”3.将“normal”数组放入因变量列表中4.点击“探索”窗口中的“统计量”,点掉“描述性”,选择“界外值”与“百分位数”5.点击“探索”窗口中“绘制”,选择“直方图”,去掉“茎叶图”6.选择结束后点击“探索”窗口“确定”查瞧结果:（1）百分位数图:（2）以50%左右两个百分位数(即四分位数25与75下方的加权平均值)的加权平均值计算最高与最低临界值,使用计算公式如下:Upper=Q3+(2、2*(Q3-Q1))Lower=Q1-(2、2*(Q3-Q1))此处Q3=26、0281, Q1=17、8396计算后,Upper=44、0428,Lower=-0、1751（3）查瞧“极值”表格:极值案例号值normal 最高 1 20 29、302 22 29、303 24 29、304 46 29、305 47 29、30a最低 1 81 16、822 78 16、823 75 16、824 57 16、825 54 16、82ba、上限值表中仅显示一部分具有值 29、30 的案例。

b、下限值表中仅显示一部分具有值 16、82 的案例。

如果有最高值查过Upper,或最低值小于Lower值,则被视为Outliers, 即异常值。

由图中瞧,此列数组并无异常值。

全自动发光免疫定量分析项目室内质量控制靶值确定方法的比较程实;王涛;张亮;陆军;张雅莹;安成【摘要】目的：比较全自动发光免疫定量分析项目确立室内质量控制靶值的不同方法，评估该实验室内简易方法的可行性。

方法收集2016年1月1日至2016年3月31日，中国中医科学院广安门医院检验科免疫室全自动免疫发光分析仪上22个检测项目的质控数据，模拟2种方法（传统方法、简易方法）确定室内质量控制的暂定靶值。

比较2种方法确立暂定靶值的差异。

同时按照即刻法累积靶值与传统方法进行比较。

结果除 E2（40862）、FPSA、2GTesto （40881／2）、TT3（40861／2，40881）以及 FT4（40881）外，其他项目经2种方法所得均值差异无统计学意义（P＞0．05）。

Levey‐Jennings质控图对失控的检出能力差异无统计学意义（P＞0．05）。

即刻法相对于传统方法，易造成结果假在控或假失控。

结论在该实验室内，应用简易方法确定室内质量控制暂定靶值能够代替传统方法确定的暂定靶值，满足临床需求，保证室内质控的正常进行，缩短靶值累积时间，降低成本，并且可以避免即刻法造成的假失控或假在控现象。

%Objective To compare the different methods of determining the target value of the internal quality control (IQC) and evaluate the feasibility of the simple method in our laboratory .Methods The quality control data of the 22 items on siemens IM‐MULITE 2000 ,Abbott ARCHITECT I2000 ,Roche Cobas E601 in our laboratory ,during January 1 ,2016 to March 31 ,2016 .We simulated two methods(traditional method and simple method) to establish the provisional target value of IQC with these data .The differences between the two methods were compared .At the sametime ,the data was processed with instant technique quality con‐trol ,and then compared with the traditional methods .Results The mean values of the simple method and the traditional method hadnostatisticaldifference(P> 0.05),inadditiontoE2(40862),FPSA,2GTesto(40881/2),TT3(40861/2,40881)an dFT4 (40881)outside .And there was no significant difference in monitoring the warming points and the out of control points in the Levey‐Jennings quality control chart between the two methods (P<0 .05) .Compared with the traditional method ,the instant tech‐nique quality control was easy to cause false results in control or false out of control .Conclusion In our laboratory ,the simple method could replace traditional method with a stable detection system .It can meet the clinical needs ,ensure the normal operation of IQC ,shorten the time of establishing a target value .And the simple method can avoid the false in control and out of control ,com‐pared with the instant technique quality control .【期刊名称】《检验医学与临床》【年(卷),期】2017(014)002【总页数】4页(P211-214)【关键词】免疫定量分析;室内质量控制;暂定靶值【作者】程实;王涛;张亮;陆军;张雅莹;安成【作者单位】中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053;中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053;中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053;中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053;中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053;中国中医科学院广安门医院检验科，北京100053【正文语种】中文室内质量控制是为临床提供可重复性试验结果的重要监测手段,是临床诊断、疗效评价和疾病进展评估的重要质量保障。

有五存”选下图SP SPSS 回归具体做法，五个菜单选项选项里面，请之后在你的
图最右边这列PSS 如归分析，要求就是利用SP 项，其中有个请把“异常指标的数据中你会
列，它说明的如何删除剔除异常值，PSS 的“数据“变量”，你标”勾选。

会看到有新的
是你的样本变除异常，比例或数量据——标识异你可以把你认内容加入，就
变异的程度—常值？
量可以自行设异常个案”，认为可能出现就是“Anomaly
——我这么理设定。

在标识异常现异常值的变量yIndex”，（我理解的）
常个案对话框量都选入，
我叫它变异指框中，在“保
指数，
（降例是即可 此时，你可
降序排列）—排完序，你是样本的2%—
可。

最后，利可以将你的S ——SPSS “数你该知道怎么做——共218个
利用删除后异PSS 数据（数据”里面有做了吧？就是个，那么将刚
异常值后的样本（添加了变异有排序，也可是将你界定的刚才排序的结
本重新分析即指数的）按该可以另存为e 的异常值删除结果中，最前即可。

该新指标的值excel 表格来除。

比如，我前面的218
个值由大到小排来排序。

我设定的异常个记录，
直接排序常值比
接删除。

剔除异常值的方法剔除异常值是指在数据分析中，对于偏离正常范围的极端数据进行处理或排除的方法。

异常值可能是由于测量或记录错误、无效数据、异常事件等原因导致的，如果将异常值包括在分析中，可能会对结果产生显著的偏差。

因此，剔除异常值是很重要的数据预处理步骤，下面是常用的剔除异常值的方法：1.标准差法：标准差是描述数据集合离散程度的统计量，如果一些数据点与平均值的偏离程度超过了一定的标准差范围，可以判定为异常值。

根据经验，在正态分布的情况下，采用平均值加减3倍标准差的范围内的数据是比较典型的数据集合。

2.箱线图法：箱线图是一种常用的异常值检测方法，它能够直观地显示数据的分组情况及异常值。

箱线图通过绘制数据集的上四分位数(Q3), 下四分位数(Q1)和中位数(Median)以及上下边界，可以看出数据中是否存在异常值。

根据箱线图，异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的数据点，其中IQR指的是四分位距。

3.3σ原则：3σ原则是指在正态分布的情况下，大约99.73%的数据位于平均值加减3倍标准差的范围之内。

因此，可以根据3σ原则剔除超出平均值加减3倍标准差范围之外的数据点。

4.多元异常值检测：多元异常值检测是指通过多个变量之间的关系检测异常值。

常用的方法有杠杆性和学生化残差。

杠杆性指的是一个数据点对回归结果的影响程度，可以使用杠杆值来判定异常值。

学生化残差是指将残差标准化后的值，可以通过学生化残差的阈值来检测异常值。

5.离群点分数法：离群点分数法是一种基于分位数的异常值检测方法，通过计算数据点相对于其他数据点的离散程度来评估异常值。

常用的离群点分数包括Z-Score、箱线图的方法以及帕累托法则。

6.局部离群点因子法：局部离群点因子(Local Outlier Factor, LOF)是一种基于密度的异常值检测方法。

LOF通过计算每个数据点相对于其邻居数据点的离散程度来评估异常值。

LOF值越大，表示越可能是异常值。