spss中如何处理spss缺失值处理方法

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本帖最后由 wanghaidong918 于
20:48 编辑
看到有2种缺失值处理办法,一是用均值代替,二是剔除缺失值。
如果不处理缺失值,直接用系统默认做回归,spss是怎么处理那些缺失值的呢?
应该是casewise delete,即整条记录删除。
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happycolor 发表于
应该是casewise delete,即整条记录删除。那另外两种呢?一直都不是很明白
还有casewise deletion
这两个都是关于删除的
关于缺失的处理有很多方法,如果你的数据缺失比较严重,DELETION的后果是OBSERVATION急剧减少,那你会损失很多的数据。
还有一种做法是填补,也有不同方法。
找些资料看看吧。
签名被屏蔽
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栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;
(2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“transfo rm ”菜单下的“rep lace m issing values”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpo lat ion: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear t rend at po int: 用线形回归法进行估计和替代;
(3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.
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