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

很多数据集在进行统计分析之前都是需要整理的，需要将里面的一些缺失值进行删除或者替换，SPSS除了可以帮助数据统计分析人员对数据集进行各种数据分析外，还可以帮助数据统计分析人员对数据集中的数据进行整理。下面给大家详细讲解，SPSS缺失值处理方法有哪些，以及SPSS缺失值处理方法步骤。

一、SPSS缺失值处理方法有哪些

在SPSS中对于数据集中的缺失值有两大类处理方法。第一种方法是直接删除查找到的缺失值，第二种方法是对缺失值进行替换。下面给大家详细讲解。

1.删除缺失值

不是所有的数据集都可以选择删除缺失值这种方法。像是一些本身数据条数就不多的数据集，就不能删除缺失值，如果删除缺失值，会导致最终的分析结果因为分析数据过少，不够准确严谨。想要删除数据集中的缺失值一定要确保数据集中的数据条数数量且缺失值数量不多，再决定是否删除缺失值。

2.替换缺失值

在SPSS中有很多种缺失值替换方法，每一种方法的填补方法都是不同的，需要根据数据集本身和研究分析进行选择。

（1）均值替代法。此方法是将变量数据的平均数作为缺失值的填补数据。

（2）极大似然估计。此方法是在缺失值分布的比较随机的情况下，通过对数据的边际分布推算，预知填补缺失值。

（3）多重插补。此方法是通过观测数据集现有数据，以及缺失值周边数据分布情况，预测交叉数据，进行缺失值填补。

二、SPSS缺失值处理方法步骤

了解了在SPSS中缺失值的处理方法，下面给大家具体讲解SPSS中均值替代法和多重插补的详细操作步骤。

均值替代法：

1.将数据集导入到SPSS中，在菜单栏依次点击“转换”-“替换缺失值”。

2.在“替换缺失值”窗口，将所有有效变量移动到右侧的“新变量”输入框中，方法选择“序列平均值”，其他参数默认，点击“确定”按钮。

3.完成以上操作，在原有数据视图中就会对新定义的变量通过均值法替补缺失值，见下图。

多重插补法：

1.在SPSS菜单栏依次点击“分析”-“多重插补”-“插补缺失数据值”。

2.在弹出的窗口，将变量移动右侧的输入框中，给数据集重新命名一个名称，这里命名为“数据集1”，点击“确定”按钮。

3.完成以上操作，会自动生成一个数据集1，在这个数据集中包括原有的缺失值数据集和已经插补替换后的数据集，并且替换后的缺失值会被高亮显示，非常好辨识。

三、SPSS缺失值如何设置

在SPSS中是可以设置缺失值的，不过很多小伙伴并不知道如何设置，下面给大家详细介绍SPSS缺失值的具体设置方法。

1.在SPSS中，将页面切换到“变量视图”，可以看到每一个变量中都有一个“缺失”属性。

2.点击变量对应的缺失输入框，在“缺失值”窗口，选择“离散缺失值”或者“范围加上一个可选的离散缺失值”，并对参数进行设置，点击“确定”按钮，变量缺失值就设置成功了。

总结：以上就是SPSS缺失值处理方法有哪些，以及SPSS缺失值处理方法步骤的全部内容。本文不仅给大家介绍了在SPSS中都有哪些缺失值处理方法，还给大家详细介绍了SPSS填补缺失值的均值替换和多重插补方法的具体操作步骤。同时，也给大家讲解了如何在SPSS中给变量设置缺失值，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠