spss數據中缺失值處理方法？缺失值處理就是簡單的兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失當缺失值只占總樣本量的很小比例時，各種處理方法都可以使用，差別不大最簡單的就是找到三個缺失數據，并刪除缺失的

spss數據中缺失值處理方法？

缺失值處理就是簡單的兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失

當缺失值只占總樣本量的很小比例時，各種處理方法都可以使用，差別不大

最簡單的就是找到三個缺失數據，并刪除缺失的案例，即不使用主題。

第二種方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜單中選擇：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默認方法是均值填充法，OK

第三種方法比均值填充法好一點，在SPSS菜單中選擇：分析-缺失值分析，將缺失變量放入右邊的框中，注意類別變量和數量變量之間的差異。在估計方法中，給出了四種方法。前兩種是刪除法，后兩種是填充法。推薦的最佳方法是em。選中em復選框后，底部的em按鈕將從灰色變為黑色。單擊此按鈕，選中保存完成的數據復選框，然后命名新數據。確定后，SPSS會生成一個新的數據集，數據集中的數據是填寫的缺失值

如果缺失值只占數據的5%以下，那么缺失值對數據的影響很小，各種缺失處理方法也沒有什么區別。最好是簡單處理，比如填寫均值，或者直接刪除缺失的案例，但是均值填寫不能利用缺失數據中可能包含的有效信息，刪除案例可能會導致數據結構效益影響的不確定性（例如，在績效考核中，不合格者沒有成績，形成缺憾，刪除缺憾會使數據缺乏代表性，只有合格者，沒有不合格者）。與均值插補法相比，回歸插補法更準確（僅限于缺失值不多的情況，否則回歸會產生偏估計）。如果存在大量缺失值，建議使用EM算法。通過模擬研究，許多研究者表明，這種插補方法可以得到最準確的結果。其操作是在SPSS菜單中選擇“分析缺失值分析”，彈出對話框，在右邊的變量框中選擇要填充的缺失數據（注意變量類型），在估算方法中選擇em，然后單擊em，將填充的數據保存為新的數據集