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缺失值分析

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缺失值的引入缺失值是指由于粗糙数据中缺少信息而对数据进行聚类、分组、删除或截断 。3.统一填充对于带有缺失值的属性，所有缺失值都统一填充为用户自定义值，如何选择自定义值也需要具体问题分析，如何处理spss问卷分析中的缺失值大致可以分为三种 。

1、如何使用SPSS处理 缺失数据MissingData-0/ 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statistics 分析 program中，打开选项按钮，会出现缺失 value的处理列 。可以分别选择以下选项:用，789-1/排除变量 。Excludecaselistwise(排除变量中值为分析的所有观察单元)；(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、spss怎么预测多个 缺失值SPSS提供了几种方法来处理缺失的值 。其中之一是使用“多重插补”方法进行预测 。以下是用SPSS预测多个缺失值的步骤:1 。打开包含缺失值的数据集 ， 选择要预测的变量 。2.选择菜单栏中的数据菜单，然后选择多重插值 。3.在弹出的对话框中，选择要插值的变量，并为存储插值结果指定一个新的变量名 。

4.配置“多重影响”选项 。您可以指定要使用的算法和参数，并设置其他选项(例如 ， 选择要启用的插值轮数等 。).5.单击“确定”开始多重插值 。6.多重插值完成后，你会在数据集中看到一个新的变量，它包含了预测的缺失值 。这些新变量可以与原始数据集中的变量一起使用 。请注意，多重插值法有时无法完全预测缺失的所有值 。

3、SPSS 缺失值怎么处理?【缺失值分析】1 。以下表为例 。生物成绩有缺失值的情况 。因为样本量不大，直接去掉缺失的值很可能会影响最终结果 。2.在菜单栏中，我们依次点击“转换”和“替换缺失 Value” 。3.将弹出“替换缺失值”对话框 。我们选择生物场指向右边的方框 。可以根据个人需要重新命名 。4.后面可以在查看器中看到缺失 value的描述和处理方法 。5.回到SPSS主界面，可以看到新的一列数据，已经补充了缺失的值 。

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