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SPSS异常值处理操作步骤 SPSS异常值的衡量标准是什么

发布时间:2024-11-16 14: 57: 00

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统:Windows 10 64位专业版

软件版本:SPSS 29.0.2.0

异常值,可能是数据中缺失的值,也可能是偏离整体数据分布情况的点,或者是数值超过合理范围的点。异常值的数量虽然少,但由于其值的不合理性,可能会对运算结果产生影响并降低分析结果的准确性。因此,在分析数据前建议先进行异常值的检查与处理。接下来,一起来看看SPSS异常值处理操作步骤,以及SPSS异常值的衡量标准是什么的相关内容。

一、SPSS异常值处理操作步骤

SPSS异常值的处理主要分成识别与替换两大步骤,由于异常值的类型不同,在识别环节需要使用到不同的分析方法来判断异常值。

1.检查是否存在空值、缺失值

空值、缺失值在数据中是比较容易发现,因此也是首要检查的异常值类型,一般通过排序的方法可检查出来。

2.运用排序、Z分数、散点图、箱型图等方法检查数据是否存在异常值

对于偏离整体数据分布的或数值不在合理范围的点,可采取排序的方法查看其最小值、最大值是否有异常、采取Z分数查看数据偏离均值的标准差倍数、采用散点图、箱型图等查看是否有极端值等。

3.替换异常值

如果检查出空值、极端值等异常值,可使用SPSS转换菜单中的“替换缺失值”功能,对这些异常值进行处理与替换。

替换缺失值
图1:替换缺失值

SPSS替换异常值常用的方法包括序列平均值、线性插值等,大家可以根据整体数据分布的特点选择合适的计算方法。

替换缺失值的方法
图2:替换缺失值的方法

二、SPSS异常值的衡量标准是什么

上述说到异常值的处理主要包括识别与替换两个步骤,那么在识别环节中,SPSS异常值的衡量标准是什么?我们可以通过以下标准进行衡量:

1.数据统计量

如均值、最小值、最大值等统计量,可通过SPSS描述分析(分析菜单-描述统计-描述分析)得到相关的统计量。

描述分析
图3:描述分析

比如图4所示例子,最小值为1,最大值为1897,均值为69.26。最大值与均值的差异比较大,可能存在极大值情况。

统计量运算结果
图4:统计量运算结果

2.数据标准化-Z分数

单纯查看最大值、最小值可能无法确定异常值。此时可以结合Z分数查看数据点偏离均值的情况。一般来说,在数据服从正态分布的前提下,如果数据点数值达到甚至超过3倍标准差,就可能被认定为异常值。

SPSS的Z分数可以通过“描述分析”的“将标准化值另存为变量”功能得到。

数据标准化
图5:数据标准化

通过SPSS描述分析得到Z分数后,如图6所示,在原数据表会新增一个客单价Z分数列。查看客单价Z分数的结果,可以看到“账号1”的Z分数大于3倍标准差,说明“账号1”的客单价可能是异常值。

超过3倍标准差的异常值
图6:超过3倍标准差的异常值

3.散点图

散点图,用于展示变量间相关关系的图表。如果存在异常值,其数据点会偏离数据的整理分布趋势。比如图7所示,在SPSS构建以“点击页面数”为X轴,“客单价”为Y轴的散点图。

散点图变量设置
图7:散点图变量设置

根据上述设置得到的散点图如图8所示,可以看到,大部分数据点位于散点图的底部,但有两个数据点偏离了整体分布,其Y轴数值特别高,很可能就是异常值。

散点图
图8:散点图

4.箱型图

除了散点图,也可以通过箱型图识别异常值。箱型图是一种展示数据分布情况的图表,其箱体由上限、下限、中位数和上下四分位数组成。

如图9所示,上下四分位数之间的部分称为四分位距,当数据点位于上下限3倍四分位距时,可能就是异常值。

箱型图解读方法
图9:箱型图解读方法

与散点图需要使用两个定量数据不同,箱型图可使用定类数据作为“类别轴”,比如图10所示,将“来源”变量设置为类别轴,“客单价”设置为变量,以查看客单价是否存在异常值。

变量设置
图10:变量设置

以上设置得到的箱型图如图11所示,可以看到数据点1与数据点86明显偏离了3倍四分位距的范围,可以认为是异常值。

箱型图结果
图11:箱型图结果

三、小结

以上就是关于SPSS异常值处理操作步骤,SPSS异常值的衡量标准是什么的相关内容。SPSS异常值处理包含识别与替换两大步骤,其中识别阶段可通过排序、查看最值统计量、计算Z分数、绘制散点图或箱型图等方式排查异常值。大家如果对SPSS软件感兴趣,可以前往SPSS中文网站免费下载试用版软件体验功能。

 

作者:泽洋

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