SPSS的缺失值有几种情况表示 SPSS数据缺失值达33%怎么处理

品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

在数据统计分析中样本数据的准确性，是确保统计分析结果是否精准的一个重要依据，有些统计结果之所以不理想，就是因为样本数据中存在异常值，常见的异常值就是缺失值，在很多样本数据集中或多或少都会有一些缺失值。为了让小伙伴对缺失值有更深入的了解，下面给大家详细讲解有关SPSS的缺失值有几种情况表示，SPSS数据缺失值达33%怎么处理的相关内容。

一、SPSS的缺失值有几种情况表示

数据集中的缺失值是因为各种原因导致的个别个案中的数据丢失，丢失的原因有可能是录入数据时丢失的，也有可能就没有这个数据，或者是因为导入软件时，因为误操作丢失的，总之原因有很多，不过无论是那种原因，SPSS中缺失值基本可以用两种方式进行表示，分别是可忽略缺失值和不可忽略缺失值。

1、可忽略缺失值

可忽略缺失值在数据统计分析时，基本不会对分析结果的准确性造成影响。那么什么样的缺失值算是可以忽略的缺失值呢？有三种情况的缺失值是可以忽略的。

样本数据集中的数据很多，而缺失值不到总体数据的0.1%，这种情况下的缺失值基本对分析结果的影响微乎其微。

缺失值本身就是数据集的一部分，比如一些问卷调查的数据集，就有回答到特定答案，直接跳转到另一题，并不是按顺序答题，这样收集到的数据集中就会有缺失值，不过这种缺失值就是数据集的一部分，并不用进行处理。

一些特定的数据集对数据是有要求的，如果其中的某些数据超过了界限值，就是缺失值，这部分缺失值在分析的时候是不需要的，也可以直接对其进行忽略处理。

2、不可忽略缺失值

不可忽略缺失值，在数据统计分析中会对分析结果造成一定的影响，影响的大小主要和缺失比例有关。像是数据集中一些空值、不符合逻辑的数据、无效的数据，都可以算作是不可忽略的缺失值，不过有一点需要注意，不可忽略缺失值一定是对数据集比较重要的数据，或者在数据集中的占比比较大。

二、SPSS数据缺失值达33%怎么处理

缺失值比例达到数据集的33%，说明缺失数据很多，对数据分析可能会造成一定的影响，如果想要将缺失值对数据集的影响降到最低，可以直接将缺失值删除掉，如果数据集样本不多，可以选择多重插补的方法进行处理，接下来主要给大家讲解SPSS的多重插补方法。

1、在SPSS【分析】菜单栏中，点击【多重插补】下的【插补缺失数据值】选项。

2、在【插补缺失数据值】窗口，将左侧的变量全部移动到右侧的【模型中的变量】，插补份数默认填写【5】，在【数据集名称】中给新的数据集进行命名，点击【确定】按钮。

3、在新生成的数据集中可以一些高亮显示的数据，这些数据就是之前的缺失值，现在已经全部被填补上了。

总结：以上就是SPSS的缺失值有几种情况表示，SPSS数据缺失值达33%怎么处理的全部内容。本文不仅给大家介绍了SPSS中缺失值表示方式，还给大家介绍了SPSS多重插补缺失值处理方法，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠