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将生成一个新的数据集，数据集中的数据是缺失值填充

数据缺失值的4种处理方法 如何处理数据中的缺失值 大量缺失值怎么处理

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。