文档介绍：09. 缺失值处理空缺值(用“.”表示)和输入错误值,都属于缺失值范畴。输入错误值需要做“数据检验”来发现: (1) 【分析】——【描述统计】——【描述】和【频率】(2) 【图形】——【旧对话框】——【箱图】观察极小、极大值、频率、异常值等来判断。例如,性别“男=1,女=2”,若极大值出现 3 ,则是输入错误值;箱线图或 3 σ原则发现的异常值, 则要先改成缺失值。缺失值的处理方法通常有四种。一、删除有缺失值的个案删除有缺失值的个案, 或在具体统计分析时的【选项】——【缺失值】框选择某种处理方法: ①按列表排除个案——只要任何一个变量含有缺失值, 就要剔除出所有因变量或分组变量中有缺失值的观测记录; ②按对排除个案——同时剔除带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量(对照分析); ③使用均值替换——使用该变量的均值替换缺失值。二、替换缺失值 SPSS 提供了 5 种简单替换缺失值的方法: (1 )序列均值——该变量的有效观察值的平均数; (2 )临近点的均值——该缺失值前后 n 个观察值的平均数; (3 )临近点的中位数——该缺失值前后 n 个观察值的中位数; (4 )线性插值——该缺失值前后观察值建立插值直线确定【同取 n=1 的( 2)】; (5) 点处的线性趋势——以编号为自变量用线性回归法预测值。现有数据文件: 1. 【转换】——【替换缺失值】,打开“替换缺失值”窗口,将变量“统计成绩”选入【新变量】框; 2. 【名称和方法】框,设定新变量名称“统计成绩_1”,方法选“序列均值” 3. 点【确定】,得到注意: 若某个案的缺失值较多最好删除该个案, 而不是替换其缺失值。三、缺失值分析 SPSS 中更高级的处理缺失值的方法是缺失值分析,它能够(1 )缺失值的描述和快速诊断: 用灵活的诊断报告来评估缺失值问题的严重性, 用户可以观察到它们在哪些变量中出现,比例是多少,是否与其它变量取值有关,从而得知这些缺失值出现是否会影响分析结论。(2 )得到更精确的统计量: 提供了多种方法用于估计含缺失值数据的均值、相关矩阵或协方差矩阵,通过这些方法计算出的统计量更加可靠。(3 )用估计值替换缺失值: 使用 EM 或回归法, 用户可以从未缺失数据的分布情况中推算出缺失数据的估计值, 从而能有效地使用所有数据进行分析, 来提高统计结果的可信度。【缺失值分析】实例操作,使用 SPSS 20 自带的实例文件: 1. 【分析】——【缺失值分析】,打开“缺失值分析”窗口,将变量“婚姻状况、教育程度、退休、性别”选入【分类变量】,将变量“服务月数、年龄、现在住址居住年数、家庭收入、现职位工作年数、家庭人数”选入【定量变量】注意:最大类别(最大分类数)默认为 25 ,超过该数目的分类变量将不引入分析。【描述】, 打开“描述统计”子窗口, 用来设置要显示的缺失值描述统计量。勾选“单变量统计量”,勾选【指示变量统计量】框的“使用有指示变量形成的分组进行的 t 检验”和“为分类变量和指示变量生成交叉表”,点【继续】【模式】, 打开“模式”子窗口, 用来设置显示输出表格中的缺失数据模式和范围。勾选“按照缺失值模式分组的表格个案”; 因为“教育程度”、“退休”和“性别”中的缺失模式似乎影响数据,“家庭收入”含有大量缺失值,将这些变量选入【附加信息】; 其它保持默认,点【继续】 4. 回到原窗口, 勾选【估计】框中的“ EM ”和“回归”, 其它默认设置。点击【 EM 】或【回归】按钮可以修改其设置注意: 若要保存替换缺失值之后的数据, 需要勾选“保存完成数据”:创建新数据集并命名,或写入新数据文件。另外, 默认使用所有变量进行分析, 若要选择部分变量, 可点【变量】按钮修改。点【确定】,得到输出结果: 单变量统计 N 均值标准差缺失极值数目计数百分比低高 tenure 968 32 00 age 975 25 00 address 850 150 09 e 821 179 0 71 employ 904 96 0 15 reside 966 34 0 33 marital 885 115 ed 965 35 retire 916 84 gender 958 42 a. 超出范围( Q1- *IQR , Q3+ *IQR )的案例数。提供了数据的一般特征,给出了所有分析变量缺失数据的频数、百分比,定量变量的均值、标准差、极值数目。 e ( 家庭收入) 有最多