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09.缺失值处理
空缺值〔用空缺值〔用〞表示〕和输入错误值,都属于缺失值畴。
输入错误值需要做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、异常值等来观察极小、极大值、频率、异常值等来判断判断。例如,性别。例如,性别男=1,女
=2〞,假设极大值浮现3,则是输入错误值;箱线图或者3σ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,或者在具体统计分析时的【选项】——【缺
失值】框选择*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
有因变量或者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——该缺失值先后n个观察值的平均数;
〔3〕临近点的中位数——该缺失值先后n个观察值的中位数;
.z.
-
〔4〕线性插值——该缺失值先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】,翻开,翻开替换缺失值〞窗口,将变
量量统计成绩〞选入【新变量】框;
2.【名称和方法】框,设定新变量名称【名称和方法】框,设定新变量名称统计成绩_1〞,方法选〞,方法选
序列均值〞
3.点【确定】,得到
注意:假设*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:
用灵便的诊断报告来评估缺失值问题的严重性,用户可以观察到
它们在哪些变量中浮现,比例是多少,是否与其它变量取值有关,从
而得知这些缺失值浮现是否会影响分析结论。
〔2〕得到更准确的统计量:
提供了多种方法用于估计含缺失值数据的均值、相关矩阵或者协方
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或者回归法,用户可以从未缺失数据的分布情况中推算出
.z.
-
缺失数据的估计值,从而能有效地使用所有数据发展分析,来提高统
计结果的可信度。
【缺失值分析】实例操作,使用SPSS20自带的实例文件:
telco_missing.sav
1.【分析】——【缺失值分析】,翻开,翻开缺失值分析〞窗口,将变
量量婚姻状况、教育程度、退休、性别〞选入【分类变量】,将变量,将变量
效劳月数、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。
2.点【描述】,翻开,翻开描述统计〞子窗口,用来设置要显示的缺
失值描述统计量。
勾选勾选单变量统计量〞,勾选【指示变量统计量】框的单变量统计量〞
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