spss缺失值处理方法有哪些 spss有缺失值计算是要加替换缺失值的还是？

spss有缺失值计算是要加替换缺失值的还是？

一般需要在运算或分析前对缺失值进行填充，所以在实际计算过程中，对缺失值进行添加和替换一般就足够了。

spss怎么定义缺省值为999？

转换-重新编码为……...至于是不是同一个变量，就看你自己的选择了。选择需要填写的变量名，放入变量框，新旧vlu

如何把spss中的缺失值替换为0？

主要内容如下:

在spss-recod

数学建模比赛可以用spsspro吗？

没问题

Spsspro支持代码导出模块，覆盖了大量的评估、优化和预测模型，可以满足数据建模中使用的大部分模型。

所有算法模型操作都非常简单，只需拖拽变量，系统会自动生成结果。

除了数据分析，SPSSPRO还可以做数据处理。

目前有常见的离群点处理、缺失值处理、数据降维等60多种处理方法。

数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用？

如果缺失值占数据的5%以下，那么缺失值对数据的影响不大，各种缺失处理方法差别不大。简单的处理是好的，比如均值填充，或者简单的删除缺失案例，但是均值填充可以 t利用缺失数据中可能包含的有效信息，删除案例可能会对数据结构产生不利影响(比如绩效考核不及格的人没有等级，导致缺失，所以删除缺失案例会使数据不具有代表性，只保留合格的人)

与均值填充相比，回归填充法更准确(这仅局限于没有大量缺失项的情况，否则回归也会产生有偏估计。如果数量真的很大，建议使用EM算法。许多研究者通过模拟研究表明，这种填充方法可以得到最准确的结果。它的操作是在spss菜单中选择分析-缺失值分析，会弹出如下对话框，然后在右边的变量框中选择需要填写的数据(注意变量类型)，然后在估算方法中选择EM。

缺失 数据 值 方法 变量

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