spss教程：缺失值如何处理

我们使用SPSS做数据分析的时候，有时会因为问卷的设置或者数据的保存等原因，造成用于分析的数据部分缺失，怎样处理才能没有缺失值？

材料/工具

SPSS软件 缺失的数据

方法2

分类变量：若分组分析，选择相应的分组变量，在“最大类别”输入最大的分类数，默认25，超过规定分类数则不进行分析。“个案标签”选择一定变量作为标记变量，也不可不选择。“估计”方法选择如图所示的几个。

“模式”：“按照缺失值模式分组的表格个案”：以表格形式列出每个变量各种缺失方式的缺失例数。

“按照缺失值模式对变量排序”：缺失率太小的缺失方式不予显示，系统默认1%。

“单变量统计分析”：给出每个变量的未缺失数、缺失数与缺失率，对于“定量变量”给出均数、标准差及极端值个数等。

“百分比不匹配”：以矩阵形式给出每一对变量不匹配（其中一个变量缺失而另一个变量不缺失）例数占总例数的百分比，对角线位置上即为单个变量的缺失率。

“T检验”：按照缺失指示变量将各计量变量分为两组，用T检验比较两组均数有无差别，助于判断变量是否为完全随机缺失。

“交叉表”：按各分类变量分类给出其他变量的缺失数和缺失率及每种缺失方式的比例。

缺失率太小的不予显示，默认为5%。

“估计”：估计含有缺失值的变量的均数、相关阵和协方差矩阵。

按列表：各入选变量均无缺失值的观察单位参加估计。

成对：所有入选变量两两匹配，每对变量无缺失值的观察单位参加估计。

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估计法，采用迭代法建模.关于EM建模法，先利用未缺失值建模估计缺失值的期望值，然后迭代计算，用最大似然估计法重新估计参数。

回归：多元线性回归估计缺失值，给出被预测值的均数、协方差阵即相关阵。

“估计”：估计含有缺失值的变量的均数、相关阵和协方差矩阵。

按列表：各入选变量均无缺失值的观察单位参加估计。

成对：所有入选变量两两匹配，每对变量无缺失值的观察单位参加估计。

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估计法，采用迭代法建模.关于EM建模法，先利用未缺失值建模估计缺失值的期望值，然后迭代计算，用最大似然估计法重新估计参数。

回归：多元线性回归估计缺失值，给出被预测值的均数、协方差阵即相关阵。

EM：正太分布是系统默认的；混合正太分布，两个分布混合比例，在0-1之间，标准差的比值，取值大于0，余下的值用户自己定义；假定服从t分布，自由度用户自己定义。最大迭代次数为系统默认25。

回归：四个选项中选择一个作为回归模型中的误差项，系统默认随机抽取未缺失数据的残差作误差项。

方法3

调出相关操作界面。其数据的处理方法大致都是用变量的集中位置指标来替代缺失值，主要适合于完全随机缺失的资料，若不是完全随机的，得用“缺失值分析”模块分析缺失数据。

名称：给替代后变量命名。方法：给出了5中缺失值的替代方法。

“附（邻）近点的跨度”：系统默认的是2，即缺失值上下两个观察值作为范围。若选择“全部”，即将所有的观察值作为临近点。

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错误原因：logistic是一种特殊的回归分析，对因变量有特殊的要求即二分类变量。就是只有两种可能结果，比如合格还是不合格。

你查看一下因变量的设置，就会明白。

再有问题，可以把数据给我，帮您查看一下。更多追问追答追问怎么改？追答就是把因变量改成二分类变量，只有两个结果的，如0和1,0代表不合格，1代表合格。追问不好意思，能不能过几天我把那个数据发给您，你帮忙看看追答当然可以。

求助：spss有缺失值时如何忽略缺失值计算均值

直接默认忽略缺失值 spssau里面是这样处理的 如果有缺失值直接分析的时候把该行忽略掉

spss 怎么设置缺失值?

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原发布者:愤怒的小燕

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(meanimputation)，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(singleimputation)通常也被叫做回归替换法(regressionimputation)，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e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。多重替代法(multipleimputation)(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(LittleandRubin,1987;ubin,1987,1996)。（一）个案剔除法(ListwiseDeletion)　　最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwisedeletion)，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。

缺失值怎么处理

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原发布者:mjfan

关于数据缺失问题的总结造成数据缺失的原因      在各种实用的数据库中，属性e79fa5e9819331333433623763值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：       1）有些信息暂时无法获取。例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属性值空缺出来。又如在申请表数据中，对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。      2）有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。      3）有些对象的某个或某些属性是不可用的。也就是说，对于这个对象来说，该属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。      4）有些信息（被认为）是不重要的。如一个属性的取值与给定语境是无关的，或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值（称为dont-carevalue）[37]。     5）获取这些信息的代价太大。     6）系统实时性能要求较高，即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。2.2.2数据缺失机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全

spss缺失值处理里面，用EM的时候。

应该是指变量的先验分布吧，也就是假设复原本的变量所服从的分布。通过指定先验分布的参数从而获得隐藏变量制也就是缺失值百的条件分布，然后通过E步和M步进行迭代从而获得缺失值度的估计值

应该不是指填补后的分布，因为迭代的话就是单纯通过使知E步条件分布的期望最大化而估计缺失值，至于迭代后变道量是什么分布，是不会事先指定好的