SPSS如何去掉异常值和极端值 SPSS剔除异常值所有方法

品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

在使用SPSS进行数据分析前，一定要先进行数据的检验。如果说有一些重要数据缺失了，或者有一些不该出现的异常值、极端值，那可能就会对后面的分析造成的很大的影响，也会导致错误的结果。所以说，在进行分析之前，最好能够先对数据进行筛选。接下来我将给大家介绍一下：SPSS如何去掉异常值和极端值，SPSS剔除异常值所有方法。

一、SPSS如何去掉异常值和极端值

在进行数据编辑时，我们最好能够防患于未然，提前预防一下。通过设置一些参数，让我们在输入数据时就少犯一些错误，帮助我们大大减少后期的工作量。如果有一些错误实在无可避免，那么再通过后期检查的方式来进行调整。

1、使用SPSS打开这份文件，在左下角将视图改为变量视图，在这里可以先对变量进行简单的调整。我们就以这个学生成绩的数据集为例子，一般来说，学生的成绩均为整数，因此直接将小数位数调整为0，这样就能够避免后续输入数据时可能会出现的错误。

2、在完成数据的录入后，把原来的视图改为个案视图，开始进行数据检查。如果使用到的样本较小，只有简单的几个十几个，直接用眼睛观察、分辨，就可以完成异常值和极端值的去除。

这种只适合数据较小的情况，如果遇到样本量过大，比如该个案包含成千上万甚至更多的数据。那么通过人工检查剔除异常值显然不现实。

二、SPSS剔除异常值所有方法

下面我以箱图法、标准差法和百分比法这三种方法为例，给大家演示如何用SPSS剔除异常值。

1、箱图法。打开SPSS数据集，在上方的图形-旧对话框中选择箱图。

录入数据后，软件将自动画图。在画出来的图形里，这个箱子的上边缘代表第一、四分位数，而下边缘代表第三、四分位数，中间的线代表中位数。通常情况下，上下横线的端点定义为1.5倍的四分位距范围内的最大值和最小值。就像这个图里，你可以看到有一个点“150”超出了这个范围，那么这个数据点就可以被视为异常值。

2、标准差法。如果数据是符合正态分布的，那么可以计算数据点的Z-score（它衡量了该点距离均值有多少个标准差）。一般认为，如果算出来的绝对值大于3，那么可以认为该数据点为异常值。下图展示了Z-score的公式，即数据点的值减去样本均值，再除以样本标准差。

在SPSS中，标准差的计算可以按照下图所示的步骤操作：

（1）在上方的分析-描述统计中，找到描述选项。

（2）在计算变量菜单中，可以自定义数字表达式。根据上图展示的公式，自行编辑计算方法即可。

3、百分数法。这种方法主要运用于偏态分布的数据，且异常值的标准需要根据实际情况进行设定。例如，可以设定低于5%分位数和高于95%分位数的数据点为异常值。在SPSS中，找到分析-描述统计，选择频率。

在下图所示的菜单中，勾选百分位数，并根据实际研究的需求，将设定的值输入到框中。根据设定的百分位数确定异常值范围后，再进行删除、修改即可。

以上就是SPSS如何去掉异常值和极端值，SPSS剔除异常值所有方法的全部内容了。如果你在实际使用的过程中，发现了其他好用的方法，可以和我们分享哦！此外，如果你想要学习SPSS的更多使用技巧，欢迎访问SPSS中文网站阅读更多的相关文章。

作者：左旋葡萄糖