缺失值怎么处理
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发布时间：2022-04-26 19:04
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时间：2023-10-22 16:39
Value）。用户缺失值指在问卷调查中，把被试不回答的一些选项当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0”、“9”、“99”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为“?”。
一、定义缺失值
SPSS有系统缺失值和用户缺失值两类缺失值，系统默认为None（无）。当需要定义缺失值时，单击Missing下的含有“None”单元格，便进入图2-4的“缺失值”窗口。缺失值有以下3种选项：
No missing values：没有缺失值。
Discrete missing values：定义1～3个单一数为缺失值。
Range plus one optional discrete missing
values：定义指定范围为缺失值，同时指定另外一个不在这一范围的单一数为缺失值。
至于其他如单元格列长度（Columns）、单元格字符排列方向（Align）和数据量度（Measure）等均是不常用，一般使用系统默认值就可以了，以便减少工作量。
二、缺失值的处理
一般情况下，定义缺失值后的变量可以进行描述统计、相关分析等统计分析。但是，由于缺失值的出现往往会给统计分析带来一些麻烦和误差，尤其在时间序列分析中更是如此。在COMPUTE命令中，某个变量带有缺失值，则带有缺失值的个案也变成缺失值了。如图所示：
一般地，对缺失值的处理可采用如下方法：
第一，替代法。即采用统计命令Transform→Replace Missing
Values进行替代，或在相关统计功能中利用其【Opions】等参数进行替代。例如对上图表中的数据缺失值的处理：以T49这个变量中的所有数据的平均数为替代值，然后再进行COMPUTE命令处理。如图所示：
第二，剔除法。即剔除有缺失值的题目，或剔除有缺失值的整份问卷。
