数据缺失值的4种处理方法 spss数据中缺失值处理方法？

spss数据中缺失值处理方法？

缺失值处理就是简单的两种处理，一种是删除缺失，另一种是填充缺失

当缺失值只占总样本量的很小比例时，各种处理方法都可以使用，差别不大

最简单的就是找到三个缺失数据，并删除缺失的案例，即不使用主题。

第二种方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜单中选择：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默认方法是均值填充法，OK

第三种方法比均值填充法好一点，在SPSS菜单中选择：分析-缺失值分析，将缺失变量放入右边的框中，注意类别变量和数量变量之间的差异。在估计方法中，给出了四种方法。前两种是删除法，后两种是填充法。推荐的最佳方法是em。选中em复选框后，底部的em按钮将从灰色变为黑色。单击此按钮，选中保存完成的数据复选框，然后命名新数据。确定后，SPSS会生成一个新的数据集，数据集中的数据是填写的缺失值

如果缺失值只占数据的5%以下，那么缺失值对数据的影响很小，各种缺失处理方法也没有什么区别。最好是简单处理，比如填写均值，或者直接删除缺失的案例，但是均值填写不能利用缺失数据中可能包含的有效信息，删除案例可能会导致数据结构效益影响的不确定性（例如，在绩效考核中，不合格者没有成绩，形成缺憾，删除缺憾会使数据缺乏代表性，只有合格者，没有不合格者）。与均值插补法相比，回归插补法更准确（仅限于缺失值不多的情况，否则回归会产生偏估计）。如果存在大量缺失值，建议使用EM算法。通过模拟研究，许多研究者表明，这种插补方法可以得到最准确的结果。其操作是在SPSS菜单中选择“分析缺失值分析”，弹出对话框，在右边的变量框中选择要填充的缺失数据（注意变量类型），在估算方法中选择em，然后单击em，将填充的数据保存为新的数据集

数据缺失值的4种处理方法 简述处理缺失数据的一般方法 补全缺失数据的方法

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