SPSS > 使用技巧 > SPSS缺失值填充的几种方法是什么 SPSS缺失值填充方法详解

SPSS缺失值填充的几种方法是什么 SPSS缺失值填充方法详解

发布时间:2024-11-03 08: 00: 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

在收集数据过程中,如果样本采集不完全、采集中断等都会导致数据中出现缺失值。数据中如果有缺失值会导致SPSS无法正确运算,为了让运算结果更准确,可采取删除有缺失值的样本或填充个案值的方式,减少因数据缺失导致的不良影响。那么,SPSS缺失值填充的几种方法是什么?本文会给大家进行SPSS缺失值填充方法详解。

一、SPSS缺失值填充的几种方法是什么

根据数据的特点,比如随机缺失、非随机缺失等情况,我们可以选择不同的缺失值填充方法,以提高分析的准确度与科学性。下面给大家介绍SPSS缺失值填充的几种方法。

1.均值填充

均值反映了数据的平均情况,对于数值型的变量(特别是无极大值、极小值情况的),可以通过计算均值的方法填充缺失值。除了简单的算术平均值,也可以采用序列、临近点的平均值等方法进行计算填充。

2.中位数填充

中位数,指的是按照顺序排列的数据中排在中间位置的数值,可反映一组数据中分布在中间的数值。中位数填充可避免数据中极值的影响。

3.众数填充

众数,指的是一组数据中频数最多的数值,反映了数据集中分布的趋势。众数填充同样可以避免数据中极值的影响。

4.极大似然估计填充

极大似然估计填充,是利用参数估计的方法,根据已知的、出现可能性大的结果反推并找到一个估计值来填充缺失值的方法。

5.多元回归估计填充

多元回归估计填充,指的是利用现有数据构建回归方程预测缺失值的方法,但可能会遇到随机误差等问题。

二、SPSS缺失值填充方法详解

上述介绍了几种SPSS填充缺失值的方法,那么,SPSS在实际填充缺失值时是怎么操作的?下面通过分别通过SPSS数据转换、回归分析的功能给大家详解一下。

如图1所示,本例使用了的是一组不同性别不同阶段销售量的数据,其中有一些销售量数据缺失。

包含缺失值的数据表
图1:包含缺失值的数据表

1.数据转换

如果使用的是SPSS的数据转换功能,如图2所示,可通过“替换缺失值”的方式进行缺失值填充。

替换缺失值
图2:替换缺失值

在替换缺失值设置面板中,如图3所示,将需要处理的变量添加到“新变量”中,在方法设置中选择合适的计算方法,常用的是“序列平均值”法。

缺失值替换方法
图3:缺失值替换方法

每一个添加的变量,都需要选择对应的计算方法。如图4所示,大家可以将计算方法统一设置为“序列平均值”。当然,如果有一些变量比较特殊,也可以独立选择其他的计算方法。

完成变量的设置后,点击确定。

添加变量
图4:添加变量

SPSS的数据转换处理后,如图5所示,数据表中会出现新的变量,即已填充缺失值的新变量。

生成新变量
图5:生成新变量

2.数据回归分析

数据回归分析,主要是通过回归的方法,预测出缺失的个案值。如图6所示,依次点击SPSS的分析菜单-缺失值分析,即可使用相关功能。

缺失值分析
图6:缺失值分析

在缺失值分析面板中,如图7所示,将需要填充缺失值的添加到定量变量,如有定类变量则添加到分类变量,同时勾选右侧的“回归”选项。

变量设置
图7:变量设置

勾选“回归”选项后,点击其下方的“变量”按钮,在弹出窗口中选择“使用所有定量变量”。

使用的变量
图8:使用的变量

返回设置面板后,如图9所示,再点击底部的“回归”按钮,在弹出窗口中选择“估算调整”中的“残差”,同时勾选“保存完成的数据”,并按照需要选择创建新数据集或写入新数据文件,本文选择创建新数据集并命名为“填充1”。

回归设置
图9:回归设置

完成以上设置并运行后,即可得到图10所示的新数据表,其中缺失的个案值已经被填充。

缺失值已填充
图10:缺失值已填充

三、小结

以上就是关于SPSS缺失值填充的几种方法是什么,SPSS缺失值填充方法详解的相关内容。SPSS缺失值填充的方法有很多,重点是要分析数据的特点,并根据其特点找到合适的填充方法。比如对于有极值情况,可以选择中位值、众数等方法填充;比如数据分布符合线性回归,可以通过回归分析方法预测缺失值等。更多方法的实践,可以前往SPSS中文网站继续学习。

 

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSS缺失值SPSS缺失值分析

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生存分析怎么输入删失的数据 SPSS生存分析步骤
对于经常与数据分析打交道的用户来说,一款好用的数据分析软件既可以提高我们的数据分析效率,还可以快速将分析完成的数据进行导出,便于对数据后续的开发和利用。这里给大家介绍一款我自己常用的数据分析软件—SPSS,同时带来SPSS生存分析怎么输入删失的数据,SPSS生存分析步骤的具体内容。
2024-11-20
SPSS生成变量功能在哪里 SPSS生成变量功能怎么用
在SPSS导入数据后,由于各种原因可能需要在原数据表上添加新变量。这些新变量可能是全新的,也可能是通过原有变量计算而得。虽然可以重新导入数据,但如果能在原数据表基础上添加会更方便。SPSS的生成变量功能可满足以上需求,那么,SPSS生成变量功能在哪里,SPSS生成变量功能怎么用?接下来,让我们详细来学习下相关的内容。
2024-11-19
SPSS数据变换是什么意思 SPSS数据变换方法
SPSS是一款功能强大的统计分析软件,支持数据处理、数据分析和数据可视化等多种操作,被广泛应用于各类研究和数据统计。很多用户在使用SPSS时,可能会遇到不知道什么是数据变换和如何进行数据变换等问题。本文将为大家介绍关于SPSS数据变换是什么意思,SPSS数据变换方法的相关内容。
2024-11-19
论文SPSS标准差大于1合理吗 SPSS怎么计算平均值
在进行论文写作中,通常需要用到平均值、样本差等指标。平均值就是所收集到的样本均值,代表了样本的集中程度。而标准差则是反映所收集到的样本距离其平均值,也就是距离集中位置的距离。下面我给大家介绍一下论文SPSS标准差大于1合理吗,SPSS怎么计算平均值的相关内容。
2024-11-18
SPSS计算标准偏差公式怎么算 SPSS标准误差怎么看
标准偏差,也称为SD,是一种统计学上常用的分析指标,用于衡量一组数值的变异性或离散程度。与标准偏差紧密相关的另一个概念是标准误差,简称SE。标准误差是用来计算收集到的样本均值的变异性的统计指标。本文会指导大家SPSS计算标准偏差公式怎么算,SPSS标准误差怎么看。希望用户对数据的离散程度和样本统计量的可靠性有一个清晰的认识。
2024-11-18
虚拟变量转换是什么意思 SPSS如何设置虚拟变量操作步骤
虚拟变量转换是什么意思?虚拟变量转换指的是将分类变量创建为虚拟变量的过程。为了满足后续统计运算的需求,很多时候要将分类变量转换为数字型的变量,而虚拟变量转换就能满足这一操作需求。本文会给大家演示SPSS如何设置虚拟变量操作步骤,帮助大家更好地理解相关概念。
2024-11-16

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: