数据分析缺失值 spss数据缺失值处理

原发布者:愤怒的小燕 spss数据录入时缺失值怎么处理录入的时候可以直接省略不录入分析的时候也一般剔除这样的样本.但也有替换的方法,一般有:均值替换法(.

对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处.

缺失值(missing data)大致上可分为三种型态,MNAR (missing not at random)指缺失值不是随机的,有可能是问卷的设计,比如说,年收入大于十万请回答A题,小于十.

对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除spss 数据列表中缺失值所在的数据行; 在spss 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处理.

缺失值(Missing data) ,缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类,分组,删失或截断.它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的.数据挖掘所面对的数据不是特地为某个挖掘目的收集的,所以可能与分析相关的属性并未收集(或某段时间以后才开始收集),这类属性的缺失不能用缺失值的处理方法进行处理,因为它们未提供任何不完全数据的信息,它和缺失某些属性的值有着本质的区别.

解决方法:重新正确设置来解决此问题.如下参考:1.以下表为例,生物成绩中存在缺失值,由于样本量不大,很有可能直接将缺失值去除,这将影响最终的结果.2.在菜单栏中,依次点击“转换”和“替换缺失的值”.3.“替换丢失的值”对话框将在稍后弹出.我们选择生物场点到右边的选框.可根据个人需要重新命名.4.稍后在查看器中,您可以看到缺失值的描述和处理.5.返回SPSS主界面,可以看到一个新的数据列,其中已经补全了缺失的值.

录入的时候可以直接省略不录入 分析的时候也一般剔除这样的样本.但也有替换的方法,一般有: 均值替换法(mean imputation),即用其他个案中该变量观测值的平均.

这个很简单,在原始数据中,对有缺失值的变量进行升序排序,前面点点的都是系统缺失值.(南心网SPSS处理缺失值)

1、均值插补.数据的属性分为定距型和非定距型.如果缺失值是定距型的,就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值;如果缺失值是非定距型的,就根据统计学中的众.

可以采用em法填充 弹出窗口后,把所有变量移入 对话框中 ,然后选择EM法,并点击EM选项进入后,保存新数据,就可以完成填充 并生成新的数据集了