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SPSS清洗数据删除缺失值 SPSS数据清洗实验报告

发布时间:2025-04-07 11: 52: 00

品牌型号:联想ThinkBook

系统:windows10 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0

在问卷采集和收取的过程中,我们通常会遇到组别重复、存在缺失值、数据异常等复杂情况,所以我们需要了解和掌握SPSS的分析方法来完成数据清洗工作。今天我以SPSS清洗数据删除缺失值,SPSS数据清洗实验报告这两个问题为例,带大家了解一下SPSS数据清洗的相关知识。

一、SPSS清洗数据删除缺失值

如果收集的数据存在多项缺失值,我们需要先运用SPSS清洗数据的功能剔除异常数据,这样可以避免后续数据分析和比较的测算失误。

1、以某班级同学的成绩表作为案例数据,接下来展示一下怎么对成绩信息中的确实值进行剔除。

某班级同学的成绩表
图1:某班级同学的成绩表

2、在SPSS的数据栏找到【选择个案】,进行案例数据清洗的条件筛选工作。

通过选择个案进行条件筛选
图2:通过选择个案进行条件筛选

3、我们在选择个案的栏目勾选【如果条件满足】,然后点击【如果】按键。

案例数据的个案选择和条件设置
图3:案例数据的个案选择和条件设置

4、在【函数组】找到【缺失值】选项,点击【函数和特殊变量】的【Missing】。

SPSS缺失值的函数设置
图4:SPSS缺失值的函数设置

5、将平时成绩移动至下图第一排,将数值设置为1,再将最终成绩移动至第一排,将数值设置为1,这样就满足了变量具有缺失值的系统逻辑,之后点击【继续】按键。

将平时成绩和最终成绩移入缺失值题项
图5:将平时成绩和最终成绩移入缺失值题项

6、然后我们再回到【选择个案】的主页,在【输出】栏勾选【将选定个案复制到新数据集】,在【数据集名称】填入缺失值个案,便于之后我们得到缺失值的单独数据。

将选定的缺失值数据复制到新数据集
图6:将选定的缺失值数据复制到新数据集

7、按照上述步骤,我们可以得到下图缺失值的单独数据列表,由此筛选出存在缺失值的异常学号和成绩信息,然后删除案例数据的缺失值。

得到存有缺失值的单独数据集
图7:得到存有缺失值的单独数据集

二、SPSS数据清洗实验报告

除了缺失值,采集到的数据也有可能存在重复数据,接下来操作一下怎样删除案例数据的重复数据组。

1、还是以上述某班同学的成绩信息为案例数据,我们需要在变量视图调整好数据组的测量属性,将学号调整为【有序】,平时成绩和最终成绩调整为【标度】。

调整和规范变量数据的属性
图8:调整和规范变量数据的属性

2、在SPSS编辑器的数据栏找到【标识重复个案】,进入删除重复数据组的操作页面。

找到标识重复个案的选项
图9:找到标识重复个案的选项

3、将学号移动至【定义匹配个案的依据】,在【要创建的变量】栏勾选【主个案指示符】,勾选【按指示符的值进行过滤】,之后勾选【将匹配个案移至文件开头】和【显示创建的变量的频率】,最后点击【确定】按键,便可以完成提出重复数据组的工作。

剔除重复数据组的题项设置
图10:剔除重复数据组的题项设置

三、小结

以上就是SPSS清洗数据删除缺失值,SPSS数据清洗实验报告的解答。在进行数据清洗实验报告的时候,运用SPSS的操作方法不仅可以剔除异常数据,还能得到异常数据的单独数据集,有助于研究者检查和确认出现异常情况的题项。最后,也欢迎大家前往SPSS的中文网站,学习更多关于数据分析的操作技巧。

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标签:IBM SPSS StatisticsSPSS教程

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