第11章 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。

数据分析中的缺失值处理方法详解数据分析是一个很重要的领域，在这个领域中，缺失值是一个很常见的问题，因为数据的缺失不仅会影响数据的质量，还会影响分析结果的准确性。

因此，缺失值的处理方法是数据分析中非常关键的一部分。

本文将详细介绍缺失值的处理方法，助您解决数据缺失问题。

一、什么是缺失值？在数据分析中，缺失值也叫空值，是一个很常见的问题。

缺失值是指在数据集中，某些样本某些特征的取值为缺失或未知的情况。

在实际应用中，缺失值可能是数据采集的过程中被遗漏、意外损坏或者是无法获取等原因导致的。

二、缺失值的种类在数据分析中，有很多种缺失值的类型，以下是一些常见的缺失值类型：1.完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）：这种缺失值是指某一个数据集的缺失值与具体的值或变量无关，缺失的可能性是完全随机的。

2.非随机缺失（Non-random Missing，NRM）：这种缺失值是指数据集的缺失值不是随机的，缺失的可能性和变量的取值或者其他因素有关。

3.随机缺失（Missing at Random，MAR）：这种缺失值是指数据集中某些变量的缺失状况仅仅由于其他已知变量的取值而产生的。

三、缺失值的处理方法在数据分析中，缺失值必须得到有效处理。

以下是一些缺失值处理方法：1.删除法删除法是处理缺失数据的一种简单方法，也是最常用的方法之一。

删除法有两种方式，完全删除法和列表删除法。

完全删除法是指，在缺失值的变量中，如果此变量缺失值的个数超过某一个特定值（如50%），则此变量将从整个数据集中删除。

列表删除法是指在分析数据中，如果出现缺失值则将此数据样本从数据集中删除。

如果一些数据有多项空值，则这些缺失值样本都必须被删除。

2.插值法插值法是指基于已有的数据，通过拟合函数，根据与缺失值相似的样本，对缺失值进行估计。

插值法具有相对的效果和精准度，但是当数据在非线性曲线上变化或者出现趋势时，插值法的效果就不是很好了。

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。

处理缺失值的四种方法在数据处理和分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。

缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者被遗漏的情况导致的。

如何处理这些缺失值，是数据分析中一个重要的环节。

本文将介绍处理缺失值的四种方法，以帮助读者更好地处理和分析数据。

方法一，删除缺失值。

最直接的处理缺失值的方法就是将包含缺失值的数据行或列直接删除。

这样做的好处是简单直接，不会对数据进行任何修改。

但是，删除缺失值的方法也会带来一些问题，比如可能会丢失大量的数据，导致分析结果不够准确。

因此，在使用这种方法时，需要根据具体情况权衡利弊。

方法二，填充缺失值。

另一种常见的处理缺失值的方法是填充缺失值。

填充缺失值的方法有很多种，比如可以用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值；也可以使用插值法来填充缺失值，比如线性插值、多项式插值等。

填充缺失值的好处是可以保留更多的数据，但是需要注意选择合适的填充方法，以避免对数据分析结果产生影响。

方法三，使用机器学习算法预测缺失值。

在一些情况下，可以使用机器学习算法来预测缺失值。

比如可以使用回归算法来预测数值型的缺失值，使用分类算法来预测分类型的缺失值。

这种方法的好处是可以利用数据之间的关系来预测缺失值，但是需要注意选择合适的算法和特征，以避免过拟合和欠拟合的问题。

方法四，建立模型来处理缺失值。

最后一种方法是建立模型来处理缺失值。

比如可以建立一个专门的模型来预测缺失值，然后使用这个模型来填充缺失值。

这种方法的好处是可以充分利用数据之间的关系来处理缺失值，但是需要注意选择合适的模型和特征，以避免模型复杂度过高或者过低的问题。

总结。

处理缺失值是数据分析过程中一个重要的环节。

本文介绍了处理缺失值的四种方法，包括删除缺失值、填充缺失值、使用机器学习算法预测缺失值和建立模型来处理缺失值。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值，以确保数据分析结果的准确性和可靠性。

希望本文能够对读者在处理缺失值时有所帮助。

处理缺失值的四种方法在数据处理的过程中，经常会遇到缺失值的情况，而如何有效地处理缺失值，是数据分析的关键之一。

本文将介绍处理缺失值的四种方法，分别是删除法、填补法、插值法和模型法。

首先，我们来看看删除法。

删除法指的是直接将含有缺失值的观测样本删除。

这种方法的优点是简单直接，不需要对缺失值进行任何处理，但缺点是可能会丢失大量的有效信息，导致数据的准确性和完整性受到影响。

其次，是填补法。

填补法是指用一定的规则或算法将缺失值替换为其他数值。

常用的填补方法包括用均值、中位数、众数填补数值型变量的缺失值，用最频繁值填补分类变量的缺失值。

填补法的优点是可以保留数据的完整性，但缺点是可能会引入噪音，影响数据的准确性。

第三种方法是插值法。

插值法是指利用已知数据的特征，通过一定的插值算法来估计缺失值。

常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。

插值法的优点是可以更准确地估计缺失值，但缺点是可能会受到数据分布的影响，导致估计结果不准确。

最后，是模型法。

模型法是指利用已知数据建立预测模型，通过模型预测来估计缺失值。

常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等。

模型法的优点是可以更精确地预测缺失值，但缺点是需要建立复杂的模型，计算量大，且对数据的要求较高。

综上所述，处理缺失值的四种方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于数据的特点以及分析的需求。

在实际应用中，可以根据具体情况灵活运用这些方法，以达到最佳的数据处理效果。

希望本文能对您有所帮助，谢谢阅读！。

缺失值的几类处理方法 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，在市场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。 1. 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。MCAR：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。 2. 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。其中缺失分布中调查变量只依赖于数据组数中有记录的变量。MD不随机，隐藏隐私数据乱选，数据存在可预测的missingness。继续上面的例子，考虑到年龄全部被观察，而且收入有时有缺失。这样，如果收入缺失值仅依赖于年龄，缺失值就为MAR。如果收入缺失值依赖于收入值，则既不是MCAR，也不是MAR。 3. 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。不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。缺失机制与未观察到的反应变量相关

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。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性因素的变量，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。假设X=(X1，X2，…，Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。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（Max Likelihood ,ML） 在缺失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（Little and Rubin）。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(Expectation Maximization，EM）。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，它一个重要前提：适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。 (4)多重插补（Multiple Imputation，MI） 多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。 多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。 假设一组数据，包括三个变量Y1，Y2，Y3，它们的联合分布为正态分布，将这组数据处理成三组，A组保持原始数据，B组仅缺失Y3，C组缺失Y1和Y2。在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组产生Y3的一组估计值（作Y3关于Y1，Y2的回归），对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值（作Y1，Y2关于Y3的回归）。 当用多值插补时，对A组将不进行处理，对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组（m为可选择的m组插补值），每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计，然后基于这m组观测值，对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值，给出相应的预测即，这时采用的估计方法为极大似然法，在计算机中具体的实现算法为期望最大化法（EM）。对B组估计出一组Y3的值，对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提，估计出一组(Y1，Y2）。 上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的，但是已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。 多重插补和贝叶斯估计的思想是一致的，但是多重插补弥补了贝叶斯估计的几个不足。 (1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计，极大似然的方法要求模型的形式必须准确，如果参数形式不正确，将得到错误得结论，即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论，在数据挖掘中的数据量都很大，先验分布将极小的影响结果，所以先验分布的对结果的影响不大。 (2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布，没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计，利用了参数间的相互关系。 以上四种插补方法，对于缺失值的类型为随机缺失的插补有很好的效果。两种均值插补方法是最容易实现的，也是以前人们经常使用的，但是它对样本存在极大的干扰，尤其是当插补后的值作为解释变量进行回归时，参数的估计值与真实值的偏差很大。相比较而言，极大似然估计和多重插补是两种比较好的插补方法，与多重插补对比，极大似然缺少不确定成分，所以越来越多的人倾向于使用多值插补方法。 四、小结 插补处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实。以上的分析都是理论分析，对于缺失值由于它本身无法观测，也就不可能知道它的缺失所属类型，也就无从估计一个插补方法的插补效果。另外这些方法通用于各个领域，具有了普遍性，那么针对一个领域的专业的插补效果就不会很理想，正是因为这个原因，很多专业数据挖掘人员通过他们对行业的理解，手动对缺失值进行插补的效果反而可能比这些方法更好。缺失值的插补是在数据挖掘过程中为了不放弃大量的信息，而采用的人为干涉缺失值的情况，无论是那种处理方法都会影响变量间的相互关系，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的数据的信息系统，对以后的分析存在潜在的影响，所以对缺失值的处理一定要慎重。

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。