SPSS缺失值填充的几种方法是什么 SPSS缺失值填充方法详解

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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”。

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”。

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。

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