发布时间:2025-03-21 08: 00: 00
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
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