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数据分析 缺失值处理,spss缺失数据分析怎么办

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数据分析:数据预处理-缺失值处理(第三部分数据分析:了解数据预处理标准化方法的优缺点(二)讨论了两种常用的标准化方法，但未涉及如何处理缺失数据 。探索性数据分析 of 缺失值检测与处理看数据(数据集已处理为pandas.dataframe) ， 如果找到缺失 value ， 则分析缺失的值，输出每列缺少的值 ， 即NaN的值，按比例对统计缺失值缺失值从最多到最少排序时，有两种策略可以根据缺失值的具体情况选择忽略具有缺失特征的列 。

1、如何使用SPSS处理 缺失数据MissingData-1/ value的处理(1)剔除带有缺失 value的观测单元 ， 即删除SPSS数据列表中带有缺失value的数据行；在SPSS的统计分析程序中 ， 打开选项按钮，会出现缺失 value一栏 。可以选择以下选项:在被分析的变量中排除缺失 value的观察单位；Excludecaselistwise(排除所有分析变量中带有缺失 value的观测单元)；(2)对缺失的值进行了估计和补充 。主要有两种方法:一种是根据文献报道等知识和经验进行估算；二是利用SPSS提供的工具进行估算 。在“transform”菜单下，“replacemissingvalues”列出了五种备选方法:(a)seriesmean:用列的算术平均值替换；(b) Mean NearlyPoint:用缺失 value的相邻点的算术平均值代替；(c)中值点:用缺失 value的邻点的中值代替；(d)线性插值:根据缺失的值前后两个观测值进行线性插值 。

2、 缺失值在回归前一般是要处理的,有多种处理方式.1均值替代;2多重补漏分... (1) ListwiseDeletion处理缺失数据最常见最简单的方法是ListwiseDeletion，这也是很多统计(如SPSS、SAS)中处理缺失 value的默认方法 。在此方法中 ， 如果任何变量包含缺失 data，则相应的事例将从分析中排除 。如果缺失 value的比值比较小的话 ， 这种方法非常有效 。至于缺失的具体尺度，专家之间差距较大 。

【数据分析 缺失值处理,spss缺失数据分析怎么办】但是 ， 这种方法有很大的局限性 。就是减少样本量来换取信息的完备性，这样会造成大量的资源浪费 ， 丢弃大量隐藏在这些对象中的信息 。在样本量很小的情况下，删除几个对象就足以严重影响数据的客观性和结果的正确性 。因此 ， 当缺失数据占比较大时，尤其是缺失数据为非随机分布时，这种方法可能会导致数据偏差，从而得出错误的结论 。(2)均值替换法当变量非常重要，且缺失的数据量巨大时，案例均值插补法就遇到了困难，因为很多有用的数据也被剔除了 。

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