1樓：匿名使用者
在spss中，缺失值處理方法有兩種，簡單的可以通過transform（資料轉換）選單下的「缺失值替代過程」，更加複雜的缺失值估計要通過「分析」選單下「缺失值分析過程」，常用的是「em」和「回歸方法」。
2樓：泰巖敢當
點選data按鈕，彈出下拉列表，進入其中「selec case」選項，選擇use filter variable選項，新增你要處理的case，然後在output中，你若選擇delete unselect case,結果就是將有缺失值的case刪除掉，如你在output中選擇filter out unselect case,結果就是將有缺失值的case遮蔽掉。
spss如何處理缺失值
spss處理問卷出現系統缺失值，怎樣處理
3樓：袁靈凡騰煜
缺失值處理簡單說就是兩種處理，一種是刪缺失，一種是填補缺失在缺失值只佔總樣本量中很小的比例時，各種處理方式都可以用，區別不大最簡單的，找到那3個缺失的資料，將包含缺失的個案也就是被試都整個刪掉不用。
第二種方法是用的人比較多的，均值填補法，在spss選單中選擇：轉換——替換缺失值，將含缺失的變數選入右邊分析框中，預設的方法就是均值填補，ok即可。
第三種就是比均值填補高明一點的方法，在spss選單中選擇：分析——缺失值分析，將含缺失的變數選入右邊分析狂，注意類別變數和定量變數之分在估計方法中，提供了四種方法，前兩種是刪除法，後兩種是填補法，推薦的最優方法是em，選擇em核取方塊後，下方的em按鈕由灰變黑，點選該按鈕，選擇儲存完成資料核取方塊，然後給新的資料命名，ok之後，spss將生成乙個新的資料集，資料集中的資料就是缺失值填補後的。
spss問卷分析中的缺失值如何處理
4樓：淦曉瑤
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，年收入大於十萬請回答a題，小於十萬請回答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),指缺失和前面的回答有某些程度的相關，這類的缺失很難界定或測試，第三種叫mcar(missing completely at random),這種就是稱作隨機的缺失，這種缺失和其它的資料完全是獨立的。第三種缺失相對的比較容易處理。
如果樣本夠大的話，把有缺失的樣本完全去除，這種方法叫作listwise deletion.如果能夠確信樣本的缺失值是mcar,你又沒有足夠的樣本的話，可用填補的方法(imputation).通常可填上平均值，或者回歸的**值，這兩種方法都有它的缺點。
spss有個missing data module,就是用em(expectation and maximization)的填補，它的方法是把有同樣缺失的樣本放在同一組，計算它的covariance matrix,然後再跟據每組的樣本數來較正它對整個樣本的權重(weight),從這裡再重新填補每個缺失值。這重方法算是現在比較精確的缺失值填補的方法。
spss**現系統缺失值怎麼辦 20
5樓：文庫精選
內容來自使用者：憤怒的小燕。
spss資料錄入時缺失值怎麼處理。
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(mean imputation)，即用其他個案中該變數觀測值的平均數對缺失的資料進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。
個別替換法(single imputation)通常也被叫做回歸替換法(regression imputation)，在該個案的其他變數值都是通過回歸估計得到的情況下，這種。
方法用缺失資料的條件期望值對它進行替換。這雖然是乙個無偏估計，但是卻傾向於低估標準差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失資訊的增多而變得更加嚴重。
多重替代法(multiple imputation)(rubin, 1977)。
ƒ它從相似情況中或根據後來在可觀測的資料上得到的預設資料的分布情況給每個預設資料賦予乙個模擬值。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不捨棄任何資料的情況下對缺失資料的未知性質進行推斷(little and rubin,1987; ubin,1987, 1996)。
（一）個案剔除法(listwise deletion) 最常見、最簡單的處理缺失資料的方法是用個案剔除法(listwise deletion)，也是很多統計軟體（如spss和sas）預設的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何乙個變數含有缺失資料的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。
至於具體多大的缺失比例算是。
6樓：南心網心理統計
這個很簡單，在原始資料中，對有缺失值的變數進行公升序排序，前面點點的都是系統缺失值。（南心網spss處理缺失值）
（求助！！）spss多分類變數資料缺失值的處理
7樓：呂秀才
我個人覺得有些缺失值是沒有辦法處理的，像你這個裡面的jobs，這種屬於背景變數型別的，很難以通過一定的資料分析方法來**，除非你能夠找出job的不同型別資料 與其中某個變數緊密相關，然後可以通過這兩個相關性建立乙個模型**，否則的話 這種缺失性 只能在分析時將其忽略了。
其他一些如果有些在這個資料表中是因變數性的，可以通過其他一些資料指標進行**的，就找出他們之間的關係模型，對其進行**，反正缺失值處理是個非常複雜的事情，要針對每個變數的不同情況來看。
還要分析下每個缺失是屬於隨機缺失還是非隨機缺失，如果是隨機缺失的話，對結果影響不大，你完全可以不理它也沒關係，如果是非隨機的缺失，那一方面很難**，另一方面，對結果有影響。
spss如何排除缺失值
8樓：刺友互
1、以下表為例，生物成績中存在缺失值情況，因為樣本量本就不大，直接去掉缺失值很可能會影響最後的結果。
2、我們在選單欄依次點選「轉換」、「替換缺失值」。
3、之後會彈出「替換缺失值」對話方塊。我們將生物字段點選入右側選框。可以根據個人需要重新命名名稱。
4、之後在檢視器中可以看到對於缺失值的描述及處理方法。
5、返回spss主介面，可以看到新增的一列資料，對於缺失值已經進行了補充。
9樓：匿名使用者
目前支援兩種缺失值處理方法：
設定為null值；此類處理最簡單，而且絕大多數情況下均使用此類處理，如果異常值不多時建議使用此類方法；
填補；如果異常值非常多時，則可能需要進行填補設定，spssau共提供平均值，中位數，眾數和隨機數共四種填補方式。建議使用平均值填補方式。
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