SPSS学习系列 缺失值处理(一类特选)

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？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。