如果在 SPSS 数据输入过程中缺少值，该怎么办？

输入时，可以省略，也可以不输入。

在分析过程中，此类样品通常也被排除在外。 但也有替换它们的方法，一般有：

不建议使用均值插补方法，在其他情况下，将缺失数据替换为变量观测值的平均值，因为它会产生有偏差的估计值。

单插补通常也称为回归插补，用于通过回归估计其他变量的值的情况。

方法将其替换为缺失数据的条件期望。 虽然这是一个无偏的估计，但它往往低估了标准偏差和其他未知性质的测量值，并且由于缺失信息数量的增加而加剧了这个问题。

多重插补（Rubin，1977）。

它为来自类似情况的每个默认数据分配一个模拟值，或者基于稍后在可观察数据上派生的默认数据的分布。 结合这种方法，研究人员可以很容易地推断出缺失数据的未知性质，而无需丢弃任何数据（Little和Rubin，1987; ubin,1987, 1996)。

无论是系统中缺少的值还是用户的缺失值。

1.如下表为例，由于样本量不大，生物学评分中存在缺失值，直接去除缺失值可能会影响最终结果。

2.我们单击菜单栏中的“转换”和“替换缺失值”。

3.之后，将弹出“替换缺失值”对话框。 让我们将生物字段单击到右侧的框中。 该名称可根据个人需要重命名。

4.之后，您可以在查看器中看到缺失值的描述以及如何处理它。

5. 返回 SPSS 主界面，可以看到新的数据列，缺失值已得到补充。

解决办法：重置正确的设置以解决此问题。

请参阅以下内容：1例如，生物等级中存在缺失值，并且由于样本量较小，很有可能直接去除缺失值，从而影响最终的果实。

2.在菜单栏中，单击“转换”，然后单击“替换缺失值”。

3.稍后将弹出“替换缺失值”对话框。 让我们选择选取框右侧的生物场点。 可根据个人需要重命名。

4.稍后在查看器中，您可以看到缺失值或句柄的说明。

5.返回 SPSS 页面，您可以看到一个已完成缺失值的新数据列。

1.当我们使用SPSS进行数据分析时，有时会由于问卷的设置或数据的存储而丢失用于分析的数据。 在分析数据之前，我们需要先解决数据缺失的问题，然后再进行分析。

2.在图中所示的情况下，我们需要对这些变量进行相关性分析。 我们首先从 excel 导入测试数据，依次点击“文件-打开-数据”，选择需要测试数据所在的 excel。

3.在图表中弹出的“打开Excel数据源”对话框中，我们在工作表的下拉框中选择“Sheet2”（因为测试数据放在Sheet2中），然后单击“确定”。

4.然后，我们点击左下角的“Talk Only Data View”，仔细说明每个变量的数据，发现中间没有用单个句点标记的数据（这是缺失的数据，已经用红框标出）。

5.设置完成后，我们可以点击 OK 在输出文档中查看分析结果。 结果包括：单变量统计。 估计均值、估计标准差、EM 相关性和回归估计统计数据。

如果记录中包含的变量具有缺失值，则会自动将其排除在分析之外。

如何处理缺失值：

1、分类变量：如果对组进行分析，按亩选择城镇对应的组变量，在“最大分类”中输入最大分类个数，默认为25个，超过指定分类个数将不进行分析。 在“案例标签”中，选择某个变量作为标签变量，否则不能选择该变量。

2. “Mode”： “** 个案按缺失值模式分组”：以 ** 的形式列出每个变量以各种缺失方式的缺失案例数。 根据缺失值模式对变量进行排序：如果缺失率太小，则不显示缺失方法，系统默认为1%。

3.“单变量统计分析”：给出每个变量的未缺失数、缺失数和缺失率，给出“定量变量”的均值和标准差。

以及极值的数量等。 “不匹配百分比”：以矩阵的形式给出每对变量不匹配（一个变量缺失，另一个变量不匹配）占案例总数的百分比，对角线。

位置是单个变量的缺失率。 “t检验”：根据缺失指标变量将每个测度变量分为两组，采用t检验比较两组之间的均值是否存在差异，有助于判断变量是否完全随机缺失。

Cross-Trip Table“：通过对各分类变量进行分类，给出其他变量的缺失次数和删除率以及每种删除模式的比例。 如果缺失率太小，则不会显示，默认值为 5%。

每个选定变量没有缺失值的观测单位参与估计。 对：所有选定的变量成对匹配，每对变量没有缺失值的观测值单位参与估计。

EM（Expectation-Maximization）：使用迭代方法的期望-最大似然估计方法。

建 模。 对于EM建模方法，通过对未缺失值进行建模来估计缺失值的期望值。

然后对参数进行迭代计算，并使用最大似然估计方法重新估计参数。 回归：多元线性回归。

估计缺失值，并给出**值的均值，协方差矩阵，即相关矩阵。

em：正和 Tai 的分布是系统的默认分布。 混合正分布，两种分布的混合比，在0和1之间，比值为标准差，值大于0，剩余值由用户定义; 假设 t 分布是服从的。

自我控制由用户定义。 最大迭代次数为 25。 回归：选择四个选项之一作为回归模型。

，则系统默认随机选择未丢失数据的残差。

作为错误项。

执行以下步骤来处理 SPSS 中缺少的复数值：

1. 第一步，打开SPSS系统，在菜单的BAI栏中选择“DU分析”“Missing Zhi Value Analysis”命令，DAO 如下图所示。

2、第二步，做相应的设置，主要包括以下设置：1）“定量变量”列表框;2）“分类变量”列表框;3）“案例标签”;4） 使用所有变量按钮。

3.第三步是设置模式，点击“模式”按钮，会弹出模式对话框，用于设置显示输出中缺失数据的模式和范围。 设置描述，点击描述按钮，弹出描述对话框，可以设置要显示的缺失值描述统计信息。

4.第四，设置完成后，点击“确定”输出结果。

这就是 SPSS 处理缺失值的方式。

SPSS处理。

缺失值步骤如下：

1、调出相关操作界面。 数据的处理方法一般是用变量的集中位置索引替换缺失值，主要适用于完全随机的缺失数据，如果不是完全随机的，则必须使用“缺失值分析”模块对缺失数据进行分析。

2. 名称：命名代入后的变量，方法：给出 5 中缺失值的替代方法。

3.“相邻（邻里）近点的跨度”：默认系统为2，即使用缺失值上方和下方的两个观测值作为范围。 如果选择“全部”，则所有观测点都用作邻近值。 这将处理缺失的值。

可以通过Web数据分析平台duspssau的异常值功能进行设置。

排除缺失值。

支持两种 DAO 缺失值处理方法：权限。

设置为 null 值：这种类型的处理是最简单的，在大多数情况下都会使用，如果异常值不多，则建议使用;

填充：如果有很多异常值，您可能需要设置填充，SPSSAU 提供四种填充：平均值、中位数、众数和随机值。 建议使用平均填充法。