spss教程：缺失值如何處理

對缺失值的處理 (1) 剔除有缺失值的觀測單位, 即刪除SPSS 數據列表中缺失值所在的數據行; 在SPSS 的統計分析程序中, 打開op t ions 按鈕, 便會出現缺失值的處理欄(m issing values) , 可分別選擇下列選項: exclude cases analysis by analysis (

我們使用SPSS做數據分析的時候，有時會因為問卷的設置或者數據的保存等原因，造成用于分析的數據部分缺失，怎樣處理才能沒有缺失值？

材料/工具

SPSS軟件 缺失的數據

錄入的時候可以直接省略不錄入 分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有： 均值替換法(mean imputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所以并不被推崇。 個別替換法(

方法2

分類變量：若分組分析，選擇相應的分組變量，在“最大類別”輸入最大的分類數，默認25，超過規定分類數則不進行分析?！皞€案標簽”選擇一定變量作為標記變量，也不可不選擇?！肮烙嫛狈椒ㄟx擇如圖所示的幾個。

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所

“模式”：“按照缺失值模式分組的表格個案”：以表格形式列出每個變量各種缺失方式的缺失例數。

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所

“按照缺失值模式對變量排序”：缺失率太小的缺失方式不予顯示，系統默認1%。

對缺失值的處理 (1) 剔除有缺失值的觀測單位, 即刪除SPSS 數據列表中缺失值所在的數據行; 在SPSS 的統計分析程序中, 打開op t ions 按鈕, 便會出現缺失值的處理欄(m issing values) , 可分別選擇下列選項: exclude cases analysis by analysis (

“單變量統計分析”：給出每個變量的未缺失數、缺失數與缺失率，對于“定量變量”給出均數、標準差及極端值個數等。

缺失值(missing data)大致上可分為三種型態,MNAR (missing not at random)指缺失值不是隨機的,有可能是問卷的設計,比如說,年收入大于十萬請回答A題,小于十萬請回答B題,這類的缺失是設計上的,不能稱作隨機缺失.另一種叫MAR(missing at random),指

“百分比不匹配”：以矩陣形式給出每一對變量不匹配（其中一個變量缺失而另一個變量不缺失）例數占總例數的百分比，對角線位置上即為單個變量的缺失率。

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所

“T檢驗”：按照缺失指示變量將各計量變量分為兩組，用T檢驗比較兩組均數有無差別，助于判斷變量是否為完全隨機缺失。

錯誤原因：logistic是一種特殊的回歸分析，對因變量有特殊的要求即二分類變量。就是只有兩種可能結果，比如合格還是不合格。 你查看一下因變量的設置，就會明白。 再有問題，可以把數據給我，幫您查看一下。

“交叉表”：按各分類變量分類給出其他變量的缺失數和缺失率及每種缺失方式的比例。

錯誤原因：logistic是一種特殊的回歸分析，對因變量有特殊的要求即二分類變量。就是只有兩種可能結果，比如合格還是不合格。 你查看一下因變量的設置，就會明白。 再有問題，可以把數據給我，幫您查看一下。

缺失率太小的不予顯示，默認為5%。

直接默認忽略缺失值 spssau里面是這樣處理的 如果有缺失值直接分析的時候把該行忽略掉

“估計”：估計含有缺失值的變量的均數、相關陣和協方差矩陣。

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所

按列表：各入選變量均無缺失值的觀察單位參加估計。

關于數據缺失問題的總結造成數據缺失的原因      在各種實用的數據庫中，屬性值缺失的情況經常發全甚至是不可避免的。因此，在大多數情況下，信息系統是不完備的，或者說存在某種程度的不完備。造成數據缺失的原

成對：所有入選變量兩兩匹配，每對變量無缺失值的觀察單位參加估計。

應該是指變量的先驗分布吧，也就是假設原本的變量所服從的分布。通過指定先驗分布的參數從而獲得隱藏變量也就是缺失值的條件分布，然后通過E步和M步進行迭代從而獲得缺失值的估計值 應該不是指填補后的分布，因為迭代的話就是單純通過使E步條件

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估計法，采用迭代法建模.關于EM建模法，先利用未缺失值建模估計缺失值的期望值，然后迭代計算，用最大似然估計法重新估計參數。

在分析框內的設置里，一般都有包含缺失值的選項，勾上就行了。 或者是format里有將缺失值看成什么，0還是空，顯示成啥，自己選吧。 如果是高版本的，就直接在選項里。

回歸：多元線性回歸估計缺失值，給出被預測值的均數、協方差陣即相關陣。

分析數據時，不用管它，會自動作為缺失值處理。 當然，可以用插被法等進行缺失值填充，但這種方法存在弊端，所以，一般來說，缺失值可以不用處理。 若有幫助，請及時采納，謝謝 統計人劉得意

“估計”：估計含有缺失值的變量的均數、相關陣和協方差矩陣。

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所

按列表：各入選變量均無缺失值的觀察單位參加估計。

關于數據缺失問題的總結造成數據缺失的原因      在各種實用的數據庫中，屬性值缺失的情況經常發全甚至是不可避免的。因此，在大多數情況下，信息系統是不完備的，或者說存在某種程度的不完備。造成數據缺失的原

成對：所有入選變量兩兩匹配，每對變量無缺失值的觀察單位參加估計。

應該是指變量的先驗分布吧，也就是假設原本的變量所服從的分布。通過指定先驗分布的參數從而獲得隱藏變量也就是缺失值的條件分布，然后通過E步和M步進行迭代從而獲得缺失值的估計值 應該不是指填補后的分布，因為迭代的話就是單純通過使E步條件

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估計法，采用迭代法建模.關于EM建模法，先利用未缺失值建模估計缺失值的期望值，然后迭代計算，用最大似然估計法重新估計參數。

在分析框內的設置里，一般都有包含缺失值的選項，勾上就行了。 或者是format里有將缺失值看成什么，0還是空，顯示成啥，自己選吧。 如果是高版本的，就直接在選項里。

回歸：多元線性回歸估計缺失值，給出被預測值的均數、協方差陣即相關陣。

分析數據時，不用管它，會自動作為缺失值處理。 當然，可以用插被法等進行缺失值填充，但這種方法存在弊端，所以，一般來說，缺失值可以不用處理。 若有幫助，請及時采納，謝謝 統計人劉得意

EM：正太分布是系統默認的；混合正太分布，兩個分布混合比例，在0-1之間，標準差的比值，取值大于0，余下的值用戶自己定義；假定服從t分布，自由度用戶自己定義。最大迭代次數為系統默認25。

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回歸：四個選項中選擇一個作為回歸模型中的誤差項，系統默認隨機抽取未缺失數據的殘差作誤差項。

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方法3

調出相關操作界面。其數據的處理方法大致都是用變量的集中位置指標來替代缺失值，主要適合于完全隨機缺失的資料，若不是完全隨機的，得用“缺失值分析”模塊分析缺失數據。

如果缺失值 離群值 極值 的量不大，可以直接把這些設置為系統缺失 在分析的時候忽略就好了 如果量比較大，則在spss中有專門的缺失值處理的方法，通過里面隨便一種進行一下分析填充就可以了

名稱：給替代后變量命名。方法：給出了5中缺失值的替代方法。

缺失值(Missing data) ，缺失值是指粗糙數據中由于缺少信息而造成的數據的聚類，分組，刪失或截斷。它指的是現有數據集中某個或某些屬性的值是不完全的。數據挖掘所面對的數據不是特地為某個挖掘目的收集的，所以可能與分析相關的屬性并未收集（

“附（鄰）近點的跨度”：系統默認的是2，即缺失值上下兩個觀察值作為范圍。若選擇“全部”，即將所有的觀察值作為臨近點。

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SPSS 非缺失值少于2個怎么處理？具體一些

錯誤原因：logistic是一種特殊的回歸分析，對因變量有特殊的要求即二分類變量。就是只有兩種可能結果，比如合格還是不合格。

你查看一下因變量的設置，就會明白。

再有問題，可以把數據給我，幫您查看一下。更多追問追答追問怎么改？追答就是把因變量改成二分類變量，只有兩個結果的，如0和1,0代表不合格，1代表合格。追問不好意思，能不能過幾天我把那個數據發給您，你幫忙看看追答當然可以。

求助：spss有缺失值時如何忽略缺失值計算均值

直接默認忽略缺失值 spssau里面是這樣處理的 如果有缺失值直接分析的時候把該行忽略掉

spss 怎么設置缺失值?

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原發布者:憤怒的小燕

spss數據錄入時缺失值怎么處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變量觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所以并不被推崇。個別替換法(singleimputation)通常也被叫做回歸替換法(regressionimputation)，在該個案的其他變量值都是通過回歸估計得到的情況下，這種方法用缺失數據的條件期望值對它進行替換。這雖然是一個無偏估計，但是卻傾向于低估標準差和其他未知性質的測量值，而且這一問e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。多重替代法(multipleimputation)(Rubin,1977)。ƒ它從相似情況中或根據后來在可觀測的數據上得到的缺省數據的分布情況給每個缺省數據賦予一個模擬值。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷(LittleandRubin,1987;ubin,1987,1996)。（一）個案剔除法(ListwiseDeletion)　　最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法(listwisedeletion)，也是很多統計軟件（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變量含有缺失數據的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所占比例比較小的話，這一方法十分有效。至于具體多大的缺失比例算是“小”比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。

缺失值怎么處理

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原發布者:mjfan

關于數據缺失問題的總結造成數據缺失的原因      在各種實用的數據庫中，屬性e79fa5e9819331333433623763值缺失的情況經常發全甚至是不可避免的。因此，在大多數情況下，信息系統是不完備的，或者說存在某種程度的不完備。造成數據缺失的原因是多方面的，主要可能有以下幾種：       1）有些信息暫時無法獲取。例如在醫療數據庫中，并非所有病人的所有臨床檢驗結果都能在給定的時間內得到，就致使一部分屬性值空缺出來。又如在申請表數據中，對某些問題的反映依賴于對其他問題的回答。      2）有些信息是被遺漏的?？赡苁且驗檩斎霑r認為不重要、忘記填寫了或對數據理解錯誤而遺漏，也可能是由于數據采集設備的故障、存儲介質的故障、傳輸媒體的故障、一些人為因素等原因而丟失了。      3）有些對象的某個或某些屬性是不可用的。也就是說，對于這個對象來說，該屬性值是不存在的，如一個未婚者的配偶姓名、一個兒童的固定收入狀況等。      4）有些信息（被認為）是不重要的。如一個屬性的取值與給定語境是無關的，或訓練數據庫的設計者并不在乎某個屬性的取值（稱為dont-carevalue）[37]。     5）獲取這些信息的代價太大。     6）系統實時性能要求較高，即要求得到這些信息前迅速做出判斷或決策。2.2.2數據缺失機制在對缺失數據進行處理前，了解數據缺失的機制和形式是十分必要的。將數據集中不含缺失值的變量（屬性）稱為完全變量，數據集中含有缺失值的變量稱為不完全

spss缺失值處理里面，用EM的時候。

應該是指變量的先驗分布吧，也就是假設復原本的變量所服從的分布。通過指定先驗分布的參數從而獲得隱藏變量制也就是缺失值百的條件分布，然后通過E步和M步進行迭代從而獲得缺失值度的估計值

應該不是指填補后的分布，因為迭代的話就是單純通過使知E步條件分布的期望最大化而估計缺失值，至于迭代后變道量是什么分布，是不會事先指定好的

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