缺失值如何處理 spss教程

我們使用SPSS做資料分析的時候，有時會因為問卷的設定或者資料的儲存等原因，造成用於分析的資料部分缺失，怎樣處理才能沒有缺失值？

材料/工具

SPSS軟體 缺失的資料

方法2

分類變數：若分組分析，選擇相應的分組變數，在“最大類別”輸入最大的分類數，預設25，超過規定分類數則不進行分析。“個案標籤”選擇一定變數作為標記變數，也不可不選擇。“估計”方法選擇如圖所示的幾個。

“模式”：“按照缺失值模式分組的表格個案”：以表格形式列出每個變數各種缺失方式的缺失例數。

“按照缺失值模式對變數排序”：缺失率太小的缺失方式不予顯示，系統預設1%。

“單變數統計分析”：給出每個變數的未缺失數、缺失數與缺失率，對於“定量變數”給出均數、標準差及極端值個數等。

“百分比不匹配”：以矩陣形式給出每一對變數不匹配（其中一個變數缺失而另一個變數不缺失）例數佔總例數的百分比，對角線位置上即為單個變數的缺失率。

“T檢驗”：按照缺失指示變數將各計量變數分為兩組，用T檢驗比較兩組均數有無差別，助於判斷變數是否為完全隨機缺失。

“交叉表”：按各分類變數分類給出其他變數的缺失數和缺失率及每種缺失方式的比例。

缺失率太小的不予顯示，預設為5%。

“估計”：估計含有缺失值的變數的均數、相關陣和協方差矩陣。

按列表：各入選變數均無缺失值的觀察單位參加估計。

成對：所有入選變數兩兩匹配，每對變數無缺失值的觀察單位參加估計。

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估計法，採用迭代法建模.關於EM建模法，先利用未缺失值建模估計缺失值的期望值，然後迭代計算，用最大似然估計法重新估計引數。

迴歸：多元線性迴歸估計缺失值，給出被預測值的均數、協方差陣即相關陣。

“估計”：估計含有缺失值的變數的均數、相關陣和協方差矩陣。

按列表：各入選變數均無缺失值的觀察單位參加估計。

成對：所有入選變數兩兩匹配，每對變數無缺失值的觀察單位參加估計。

EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估計法，採用迭代法建模.關於EM建模法，先利用未缺失值建模估計缺失值的期望值，然後迭代計算，用最大似然估計法重新估計引數。

迴歸：多元線性迴歸估計缺失值，給出被預測值的均數、協方差陣即相關陣。

EM：正太分佈是系統預設的；混合正太分佈，兩個分佈混合比例，在0-1之間，標準差的比值，取值大於0，餘下的值使用者自己定義；假定服從t分佈，自由度使用者自己定義。最大迭代次數為系統預設25。

迴歸：四個選項中選擇一個作為迴歸模型中的誤差項，系統預設隨機抽取未缺失資料的殘差作誤差項。

方法3

調出相關操作介面。其資料的處理方法大致都是用變數的集中位置指標來替代缺失值，主要適合於完全隨機缺失的資料，若不是完全隨機的，得用“缺失值分析”模組分析缺失資料。

名稱：給替代後變數命名。方法：給出了5中缺失值的替代方法。

“附（鄰）近點的跨度”：系統預設的是2，即缺失值上下兩個觀察值作為範圍。若選擇“全部”，即將所有的觀察值作為臨近點。

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SPSS 非缺失值少於2個怎麼處理？具體一些

錯誤原因：logistic是一種特殊的迴歸分析，對因變數有特殊的要求即二分類變數。就是隻有兩種可能結果，比如合格還是不合格。

你檢視一下因變數的設定，就會明白。

再有問題，可以把資料給我，幫您檢視一下。更多追問追答追問怎麼改？追答就是把因變數改成二分類變數，只有兩個結果的，如0和1,0代表不合格，1代表合格。追問不好意思，能不能過幾天我把那個資料發給您，你幫忙看看追答當然可以。

求助：spss有缺失值時如何忽略缺失值計算均值

直接預設忽略缺失值 spssau裡面是這樣處理的 如果有缺失值直接分析的時候把該行忽略掉

spss 怎麼設定缺失值?

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原發布者:憤怒的小燕

spss資料錄入時缺失值怎麼處理錄入的時候可以直接省略不錄入分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：均值替換法(meanimputation)，即用其他個案中該變數觀測值的平均數對缺失的資料進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。個別替換法(singleimputation)通常也被叫做迴歸替換法(regressionimputation)，在該個案的其他變數值都是通過迴歸估計得到的情況下，這種方法用缺失資料的條件期望值對它進行替換。這雖然是一個無偏估計，但是卻傾向於低估標準差和其他未知性質的測量值，而且這一問e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764題會隨著缺失資訊的增多而變得更加嚴重。多重替代法(multipleimputation)(Rubin,1977)。ƒ它從相似情況中或根據後來在可觀測的資料上得到的預設資料的分佈情況給每個預設資料賦予一個模擬值。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不捨棄任何資料的情況下對缺失資料的未知性質進行推斷(LittleandRubin,1987;ubin,1987,1996)。（一）個案剔除法(ListwiseDeletion)　　最常見、最簡單的處理缺失資料的方法是用個案剔除法(listwisedeletion)，也是很多統計軟體（如SPSS和SAS）預設的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變數含有缺失資料的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。至於具體多大的缺失比例算是“小”比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。

缺失值怎麼處理

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原發布者:mjfan

關於資料缺失問題的總結造成資料缺失的原因      在各種實用的資料庫中，屬性e79fa5e9819331333433623763值缺失的情況經常發全甚至是不可避免的。因此，在大多數情況下，資訊系統是不完備的，或者說存在某種程度的不完備。造成資料缺失的原因是多方面的，主要可能有以下幾種：       1）有些資訊暫時無法獲取。例如在醫療資料庫中，並非所有病人的所有臨床檢驗結果都能在給定的時間內得到，就致使一部分屬性值空缺出來。又如在申請表資料中，對某些問題的反映依賴於對其他問題的回答。      2）有些資訊是被遺漏的。可能是因為輸入時認為不重要、忘記填寫了或對資料理解錯誤而遺漏，也可能是由於資料採集裝置的故障、儲存介質的故障、傳輸媒體的故障、一些人為因素等原因而丟失了。      3）有些物件的某個或某些屬性是不可用的。也就是說，對於這個物件來說，該屬性值是不存在的，如一個未婚者的配偶姓名、一個兒童的固定收入狀況等。      4）有些資訊（被認為）是不重要的。如一個屬性的取值與給定語境是無關的，或訓練資料庫的設計者並不在乎某個屬性的取值（稱為dont-carevalue）[37]。     5）獲取這些資訊的代價太大。     6）系統實時效能要求較高，即要求得到這些資訊前迅速做出判斷或決策。2.2.2資料缺失機制在對缺失資料進行處理前，瞭解資料缺失的機制和形式是十分必要的。將資料集中不含缺失值的變數（屬性）稱為完全變數，資料集中含有缺失值的變數稱為不完全

spss缺失值處理裡面，用EM的時候。

應該是指變數的先驗分佈吧，也就是假設復原本的變數所服從的分佈。通過指定先驗分佈的引數從而獲得隱藏變數制也就是缺失值百的條件分佈，然後通過E步和M步進行迭代從而獲得缺失值度的估計值

應該不是指填補後的分佈，因為迭代的話就是單純通過使知E步條件分佈的期望最大化而估計缺失值，至於迭代後變道量是什麼分佈，是不會事先指定好的