SPSS数据清洗是什么意思 SPSS数据清洗中对缺失值如何处理

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

有些小伙伴在使用SPSS进行数据统计分析的时候，会直接使用SPSS中的分析方法对数据集进行统计分析，其实正确的数据统计方法是先对数据集进行数据清洗，确保数据集中的数据都是需要的数据信息。有些小伙伴可能会问什么是SPSS数据清洗，下面给大家详细介绍SPSS数据清洗是什么意思，SPSS数据清洗中对缺失值如何处理。

一、SPSS数据清洗是什么意思

SPSS数据清洗顾名思义就是对数据集中的数据进行整理清洗，将无用的数据清洗掉，保留有用的数据。所谓这些无用的数据包括重复的数据、错误的数据、空值数据、存在异常的数据、与数据集逻辑不匹配的数据等等，这些数据都是在进行数据分析之前需要清洗的数据。

可能有小伙伴会问每一次对数据集进行统计分析，都需要进行数据的数据清洗吗？其实，如果可以保证数据集中的数据没有什么异常值或者只有极少数的异常值，对分析结果不会有大的影响，是可以不用进行数据清洗的。另外，如果数据集中的数据量比较少，也可以不用进行数据清洗。

不过对于一些问卷调查的数据集，是有必要对其进行数据清洗的。因为在进行问卷调查的数据中，难免不会出现一些重复比较多的数据，例如选项全部都选“满意”，或者有些问题没有进行作答，这样会出现空值数据，所以对于问卷调查类的数据集需要进行数据清洗。

那有小伙伴可能会问SPSS数据清洗有什么意义吗？这里可以回答大家有意义。数据经过清洗之后，可以确保数据集中的数据都是正确的、有意义的数据，这样在一定程度可以保障统计分析结果的准确性和精准度，也会达到研究目的，让数据分析具有统计学意义。

二、SPSS数据清洗中对缺失值如何处理

SPSS中的缺失值是指因为各种原因导致某些个案中的数据是空值。这些缺失值如果无关紧要可以忽略不计，如果比较重要，就需要对其进行处理。处理方法有可能是直接将缺失值对应的个案删除掉，或者对缺失值进行数值插补，插补方法也有很多，可以是平均值插补、回归插补或者多重插补。下面给大家演示缺失值的多重插补方法。

1、如下图所示，可以看到数据中存在缺失值，下面对其进行多重插补。

2、在SPSS菜单栏中，依次点击【分析】-【多重插补】-【插补缺失数据值】。

3、在弹出的【测量级别】对话框中，点击【扫描数据】按钮。

4、在【插补缺失数据值】窗口，将有缺失值的变量移动到【模型中的变量】中，插补数默认是【5】，再给数据集进行命名，之后点击【确定】按钮。

5、在新建的数据集的【数据视图】窗口，可以看到缺失的数据已经进行了补充，而且补充了5组，可以根据实际情况选择合适的一组。

总结：以上就是SPSS数据清洗是什么意思，SPSS数据清洗中对缺失值如何处理的全部内容。本文不仅给大家介绍了SPSS数据清洗的含义、意义，同时也给大家讲解了在SPSS中多重插补缺失值的方法，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠