spss中數據缺失填寫哪個數字

① SPSS如何處理缺失ŀ

1、我們首先從Excel裡面導入測試數據，依次點擊「文件-打開-數據」，選擇我們需要的測試數據所在的Excel表格。
2、在圖示彈出的「打開Excel數據源」對話框中，我們在工作表下拉框中選擇「sheet2」，單擊確定即可。
3、接著，我們點開左下角的「數據視圖」，仔細觀看圖示各變數的數據，發現中間用單個句點來標識的地方沒有數據（這就是缺失數據，已用紅色框標注出來）。
4、分析數據前，對於缺失值的處理非常重要，我們可以了解到缺失的原因，以及缺失值處理的正確與否能夠影響到後面的分析結果。首先，缺失值處理前，我們需要做一個缺失值分析。
5、我們依次點擊菜單欄「分析-缺失值處理」，會彈出【缺失值分析】對話框。這里我們可以分析我們需要的分析缺失值的變數，和一些估計設置。
6、在圖示的案例中，我們選擇對5個變數做缺失值分析，我們把這5個變數從左側的框拖入到右側的「定量變數」框內（注意這5個變數沒有分類變數）。再估計勾選「EM」和「回歸」即可。
7、設置好後，我們點擊確定，即可在輸出文檔看到分析的結果。結果包括：單變數的統計。估計均值，估計標准差，EM相關性和回歸估計的統計量。

② SPSS處理問卷出現系統缺失值，怎樣處理

缺失值處理簡單說就是兩種處理，一種是刪缺失，一種是填補缺失
在缺失值只佔總樣本量中很小的比例時，各種處理方式都可以用，區別不大
最簡單的，找到那3個缺失的數據，將包含缺失的個案也就是被試都整個刪掉不用。
第二種方法是用的人比較多的，均值填補法，在spss菜單中選擇：轉換——替換缺失值，將含缺失的變數選入右邊分析框中，默認的方法就是均值填補，OK即可
第三種就是比均值填補高明一點的方法，在spss菜單中選擇：分析——缺失值分析，將含缺失的變數選入右邊分析狂，注意類別變數和定量變數之分在估計方法中，提供了四種方法，前兩種是刪除法，後兩種是填補法，推薦的最優方法是EM，選擇EM復選框後，下方的EM按鈕由灰變黑，點擊該按鈕，選擇保存完成數據復選框，然後給新的數據命名，OK之後，spss將生成一個新的數據集，數據集中的數據就是缺失值填補後的

③ SPSS如何處理缺失值

解決方法：重新正確設置來解決此問題。

如下參考：

1.以下表為例，生物成績中存在缺失值，由於樣本量不大，很有可能直接將缺失值去除，這將影響最終的結果。

④ spss 中「變數的值標簽」「缺失值」的定義

定義？在value那裡面可以定義的，比如變數gender有可能有兩個取值：1代表男性，2代表女性。一般如果有填保密或者不願意回答的，錄入的時候可以錄成9，然後在missing那裡面把9定義上，9就是缺失值了。
重編碼要注意的比較多，看具體學科的不同要求了。問問做過的前輩，基本都是經驗之談。

⑤ 數據缺失想要補齊有什麼方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會用

1、均值插補。數據的屬性分為定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以該屬性存在值的平均值來插補缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根據統計學中的眾數原理，用該屬性的眾數(即出現頻率最高的值)來補齊缺失的值。

2、利用同類均值插補。同均值插補的方法都屬於單值插補，不同的是，它用層次聚類模型預測缺失變數的類型，再以該類型的均值插補。假設X=（X1，X2...Xp）為信息完全的變數，Y為存在缺失值的變數。

那麼首先對X或其子集行聚類，然後按缺失個案所屬類來插補不同類的均值。如果在以後統計分析中還需以引入的解釋變數和Y做分析，那麼這種插補方法將在模型中引入自相關，給分析造成障礙。

3、極大似然估計（Max Likelihood ，ML）。在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設模型對於完整的樣本是正確的，那麼通過觀測數據的邊際分布可以對未知參數進行極大似然估計（Little and Rubin）。

這種方法也被稱為忽略缺失值的極大似然估計，對於極大似然的參數估計實際中常採用的計算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插補（Multiple Imputation，MI）。多值插補的思想來源於貝葉斯估計，認為待插補的值是隨機的，它的值來自於已觀測到的值。具體實踐上通常是估計出待插補的值，然後再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值。根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

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缺失值產生的原因很多，裝備故障、無法獲取信息、與其他欄位不一致、歷史原因等都可能產生缺失值。一種典型的處理方法是插值，插值之後的數據可看作服從特定概率分布。另外，也可以刪除所有含缺失值的記錄，但這個操作也從側面變動了原始數據的分布特徵。

對於缺失值的處理，從總體上來說分為刪除存在缺失值的個案和缺失值插補。對於主觀數據，人將影響數據的真實性，存在缺失值的樣本的其他屬性的真實值不能保證，那麼依賴於這些屬性值的插補也是不可靠的，所以對於主觀數據一般不推薦插補的方法。插補主要是針對客觀數據，它的可靠性有保證。

⑥ spss 怎麼設置缺失ŀ

缺失值分為用戶缺失值（User Missing Value）和系統缺失值（System Missing
Value）。用戶缺失值指在問卷調查中，把被試不回答的一些選項當作缺失值來處理。用戶缺失值的編碼一般用研究者自己能夠識別的數字來表示，如「0」、「9」、「99」等。系統缺失值主要指計算機默認的缺失方式，如果在輸入數據時空缺了某些數據或輸入了非法的字元，計算機就把其界定為缺失值，這時的數據標記為「•」。
一、定義缺失值

SPSS有系統缺失值和用戶缺失值兩類缺失值，系統默認為None（無）。當需要定義缺失值時，單擊Missing下的含有「None」單元格，便進入圖2-4的「缺失值」窗口。缺失值有以下3種選項：
No missing values：沒有缺失值。
Discrete missing values：定義1～3個單一數為缺失值。
Range plus one optional discrete missing
values：定義指定范圍為缺失值，同時指定另外一個不在這一范圍的單一數為缺失值。

至於其他如單元格列長度（Columns）、單元格字元排列方向（Align）和數據量度（Measure）等均是不常用，一般使用系統默認值就可以了，以便減少工作量。
二、缺失值的處理

一般情況下，定義缺失值後的變數可以進行描述統計、相關分析等統計分析。但是，由於缺失值的出現往往會給統計分析帶來一些麻煩和誤差，尤其在時間序列分析中更是如此。在COMPUTE命令中，某個變數帶有缺失值，則帶有缺失值的個案也變成缺失值了。如圖所示：

一般地，對缺失值的處理可採用如下方法：
第一，替代法。即採用統計命令Transform→Replace Missing
Values進行替代，或在相關統計功能中利用其【Opions】等參數進行替代。例如對上圖表中的數據缺失值的處理：以T49這個變數中的所有數據的平均數為替代值，然後再進行COMPUTE命令處理。如圖所示：

第二，剔除法。即剔除有缺失值的題目，或剔除有缺失值的整份問卷。

⑦ spss 怎麼設置缺失值

1、我們使用SPSS做數據分析的時候，有時會因為問卷的設置或者數據的保存等原因，造成用於分析的數據部分缺失。我們分析數據前，需要先解決缺失數據問題，在再做分析。

⑧ SPSS錄入時缺失值的處理

錄入的時候可以直接省略不錄入
分析的時候也一般剔除這樣的樣本。但也有替換的方法，一般有：
均值替換法(mean
imputation)，即用其他個案中該變數觀測值的平均數對缺失的數據進行替換，但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。
個別替換法(single
imputation)通常也被叫做回歸替換法(regression
imputation)，在該個案的其他變數值都是通過回歸估計得到的情況下，這種
方法用缺失數據的條件期望值對它進行替換。這雖然是一個無偏估計，但是卻傾向於低估標准差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。
多重替代法(multiple
imputation)(rubin,
1977)
。
ƒ它從相似情況中或根據後來在可觀測的數據上得到的預設數據的分布情況給每個預設數據賦予一個模擬值。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷(little
and
rubin,1987;
ubin,1987,
1996)。

⑨ spss缺失值填為0

為什麼要將缺失值替換為0？這樣分析不是很不保險么？

這里倒是有缺失值插補調整的幾種方法可以參考。

1、你首先需要定義你數據中的缺失值：
SPSS的窗口有兩個視窗，數據視窗和變數視窗，你在變數視窗中，可以看到有missing那一列，你可以將某種取值定義為缺失值。

2、缺失值插補：
Transform-->Replacing missing values，目前SPSS16.0有5種缺失值插補調整的方法可以選擇。

⑩ SPSS如何處理缺失值

解決方法：重新正確設置來解決此問題。

如下參考：

1.以下表為例，生物成績中存在缺失值，由於樣本量不大，很有可能直接將缺失值去除，這將影響最終的結果。