SPSS > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics如何查找极端值并将其删除

IBM SPSS Statistics如何查找极端值并将其删除

发布时间:2021-08-12 14: 08: 50

我们在数据分析之前出现极端值(无效数据)怎么办?比如性别1和2分别代表男和女,却出现了除1、2之外不可能的数字。那么我们如何用SPSS去将极端值筛选出来呢?

在这次教程中,我们给大家演示IBM SPSS Statistics如何查找极端值并将其删除的教程。下面我们使用IBM SPSS Statistics 28(win10)详细演示一遍吧。

  1. 如何查看是否有极端值

在此之前我们已经规定“知识目标”值范围在2-4之间,如图1所示。

图1:知识目标值范围
图1:知识目标值范围

首先在数据编辑器窗口中打开“分析”菜单,找到“描述统计—描述”,进入到“描述”窗口,这里我们将“知识目标”作为此次描述分析的变量,然后点击确定即可,如图2所示。

图2:描述统计分析
图2:描述统计分析

这里SPSS会自动生成描述统计的输出文档,可以看到最小值和最大值分别为-3和12,这很明显是极端值,不能作为有效数据处理,如图3所示。

图3:描述统计结果
图3:描述统计结果
  1. 找到极端值所在位置

首先点击“转换”菜单中的“重新编码为不同变量”,在弹出的新窗口中双击左侧的“知识目标”,接着再输入变量名称再点击“变化量”,最后点击“旧值和新值”,如图4所示。

图4:重新编码为不同变量
图4:重新编码为不同变量

在“旧值和新值”窗口中第一条选择2-4范围,新值作为1,第二条直接选择所有其他值,新值作为0,最后点击“继续”即可,如图5所示。

图5:旧值和新值设置
图5:旧值和新值设置

三、将极端值删除

可以看到这段数据中有两个极端值,如图6所示如果是单个极端值我们直接删除行即可,但是需要删除多行时显然效率不高。

图6:极端值详细位置
图6:极端值详细位置

这里我们可以使用条件语句将“极端值”变量不是0的过滤掉。首先点击“数据”菜单的“选择个案”选项,然后选择“如果条件满足”,接着点击“如果”,如图7所示。

图6:选择个案
图6:选择个案

然后输入条件“极端值=0”,最后点击“继续”,如图7所示。

图7:If条件输入
图7:If条件输入

回到“选择个案”窗口,在输出中选择“删除未选定的个案”,最后点击“确定”,如图8所示。

图8:删除未选定的个案
图8:删除未选定的个案

我们这里再次进行描述统计,通过观察最值可以发现极端值已经被删除了,如图9所示。

图9:删除后的描述统计
图9:删除后的描述统计

好了,以上就是如何查找IBM SPSS Statistics极端值并将其删除的详细教程,如还需了解学习更多有关IBM SPSS Statistics的相关知识,敬请访问IBM SPSS Statistics中文网。

作者:茂杨

展开阅读全文

标签:SPSS极端值

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别 SPSS交叉表卡方检验结果解读
在SPSS统计分析中,卡方检验是一种我们经常使用到的非参数方法。但是,其实很多人会混淆“交叉表卡方检验”和“非参数卡方检验”。两者虽然名字十分相似,但是针对的是完全不同的分析场景。接下来我将为大家介绍:SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别,SPSS交叉表卡方检验结果解读的相关内容,帮助大家精准区分方法、读懂检验结果。
2026-04-08
SPSS怎么做插值 SPSS线性插值法补全数据
一条条完整的数据源,能够更好地保障数据分析结果的准确性。但面对成千上万条数据参数,难免会出现数据缺漏或遗失的情况。针对这种情况,我们就可以使用SPSS中的插值和补全数据法。今天我就以SPSS怎么做插值,SPSS线性插值法补全数据这两个问题为例,来向大家讲解一下SPSS中插值的相关知识。
2026-04-08
SPSS多元逻辑回归步骤 SPSS多元逻辑回归结果解读
我们在数据分析的过程中,往往会遇到因变量是多分类定类变量的情况,比如购买决策可以分为“不买、犹豫、购买”,满意度可以分为“不满意、一般、满意”等,这时候,就可以使用多元逻辑回归的方法。它能帮我们明确哪些自变量会影响因变量的分类,还能量化影响程度,实用性很强。下面我将为大家介绍:SPSS多元逻辑回归步骤,SPSS多元逻辑回归结果解读的相关内容。
2026-04-08
SPSS多重共线性怎么看 SPSS如何降低多重共线性
无论是在生活中还是在工作中,分析各种问题时我们都会找到许多原因,例如明天是否会下雨可能会与温度、云量和风速等有关;商品的销售情况与价格、包装、质量和节日有关。生活中我们不必计较原因之间是否有关联,但是在要求精准的商业领域与科研领域,遇到这样的分析情况时,我们都要分析数据的共线性,它描述的是自变量之间的相关关系,如果一个模型中的自变量之间有高度的共线性,就会导致模型失真。本文我们就介绍一下SPSS多重共线性怎么看,SPSS如何降低多重共线性的相关内容。
2026-04-08
SPSS多个自变量散点图怎么做 SPSS怎么画分组散点图
在给原始数据做分析时,散点图可以清晰的帮我们理清变量之间的关系。即使有多个自变量,通过画出对应的散点图也可以帮我们理清变量之间的关联。即使是想对比不同组别之间的差别,分组散点图也可以将数据可视化,便于我们分析。它可以把数据按类别分开,让不同组别的变量关系清晰的展示出来。下面就给大家介绍一下SPSS多个自变量散点图怎么做,SPSS怎么画分组散点图的相关内容。
2026-04-08
SPSS如何做cox回归分析 SPSS cox回归分析结果解读
cox回归分析,我们也可以将它称之为比例风险回归分析。使用这种分析模型,我们可以研究多个要素对样本生存状态的影响。今天我就以SPSS如何cox回归分析,SPSS cox回归分析结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下cox回归分析的详细操作步骤。
2026-04-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: