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。
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
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