spss插補缺失數據值在哪裡

1. 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、多重歲御型插補（Multiple Imputation，MI）。多值插補的思想來源於貝葉乎猜斯估計，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。

(1)spss插補缺失數據值在哪裡擴展閱讀

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，插值之後拆氏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。

2. spss方差分析同性檢驗沒有數據怎麼辦

據碼態槐具體如下（僅展示存在缺失值數據列），其中，「……」表示該處數據值存在缺失，從數據表可以看出，缺失值主要出現在「舒張壓」和「心率」數據列，共存在7處缺失。


二、在SPSS中的操作步閉拿驟
①依次點擊「分析——缺失值分析」


②將變數分別選入「定量變數」和「分類變數」中——勾選「回歸」方法。


③點擊「回歸」選項——勾選「保存完成數據」，並命名新的插補後的數據。


④得到插補後的數據列及具體補充數據。



三、小結
本例以「舒張壓」和「心率」為因變數，以「組別」、「性別」、「年齡」、「身高」、「體重」、「收縮壓」為自變數，採用回歸估計法對存在缺失值的醫學數據在SPSS中進行了缺失值的補充步驟展示。回歸估計法在進行缺失值填補時較為客觀，但可能遲友存在對方差的低估，適用於有適合的「自變數」完整數據存在時

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.以下表亂伍為例，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，這將影響最終的結純虛果。

5. spss分析方法-缺失值分析

 

spss 分析方法 - 缺失值分析

缺失值可能會導致嚴重的問題。如果帶有缺失值的個案與不帶缺失值的個案有著根本的不同，則結果將被誤導。此外，缺失的數據還可能降低所計算的統計量的精度，因為計算時的信息比原計劃的信息要少。

另一個問題是， 很多統計過程背後的假設都基於完整的個案，而缺失值可能使所需的理論復雜化。

下面我們主要從下面四個方面來解說：

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實際應用

理論思想

建立模型

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分析結果

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一、實際應用

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眾所周知，在諸如收入、交通事故等問題的研究中，因為被調查者拒絕回答或者由於調查研究中的損耗，會存在一些未回答的問題。

例如在一次人口調查中，15%的人沒有回答收入情況，高收入者的回答率比中等收入者要低，或者在嚴重交通事故報告中，諸如是否使用安全帶和酒精濃度等關鍵問題在很多個案中都沒有記錄，這些缺失的個案值便是缺失值。缺失值主要表現為以下3種： （1）完全隨機缺失（Missing Completely At Random，MCAR），表示缺失和變數的取值無關。 例如，假設在研究年齡和收入的關系，如果缺失的數據和年齡或收入數值無關，則缺失值方式為MCAR。要評估MCAR是否為站得住腳的假設，可以通過比較回答者和未回答者的分布來評估觀察數據。也可以使用單變數t-檢驗或Little's MCAR多變數檢驗來進行更正規的評估。如果MCAR假設為真，可以使用列表刪除（listwise deletion）（完整個案分析），無須擔心估計偏差，盡管可能會喪失一些有效性。如果MCAR不成立，列表刪除、均值置換等逼近方法就可能不是好的選擇。 （2）隨機缺失（Missing At Random，MAR） ， 缺失分布中調查變數只依賴於數據組中有記錄的變數。 繼續上面的例子，考慮年齡全部被觀察，而收入有時有缺失，如果收入缺失值僅依賴於年齡，缺失值就為MAR。 （3）非隨機缺失。 這是研究者最不願意看到的情形，數據的缺失不僅和其他變數的取值有關，也和自身有關。如果收入缺失值依賴於收入值，則既不是MCAR，也不是MAR。

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二、理論思想

SPSS主要對MCAR和MAR兩種缺失值情況進行分析。

區別MCAR和MAR的含義在於：由於MCAR實際上很難遇到，應該在進行調查之前就考慮哪些重要變數可能會有非無效的未回答，還要盡量在調查中包括共變數，以便用這些變數來估算缺失值。

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針對不同情況的缺失值，SPSS操作給出了以下3種處理方法：

（ 1 ）刪除缺失值， 這種方法適用於缺失值非常少的時候，它不需要專門的步鍵仔驟，通常在相應的分析對話框的「選項」子對話框中進行設置。

（ 2 ）替換缺失值 ，利用「轉換」菜單中的「替換缺失值」命令將所有的記錄看成一個序列，然後採用某種指標對缺失值進雀亮鎮行填充。

（ 3 ）缺失值分析過程 ，缺失值分析過程是SPSS專門針對缺失值分析而提供的模塊。

缺失值分析過程有以下3個主要功能： （ 1 ）描述缺失值的模式。 通過缺失值分析的診斷報告，用戶可以明確地知道缺失值所在位置及其出現的比例是多少，還可以推斷缺失值是否為隨機缺失等。 （ 2 ）利用列表法、成對法、回歸法或 EM （期望最大化）法等為含缺失值的數據估算平均值、標准誤差、協方差和相關性，成對法還可顯示成對完整個案的計數。（ 3 ）使用回歸法或 EM 法用估算值填充（插補）缺失值，以此提高統計結果的可信度。 缺失數據可以是分類數據或定量數據（刻度或連頃粗續），盡管如此，SPSS只能為定量變數估計統計數據並插補缺失數據。對於每個變數，必須將未編碼為系統缺失值的缺失值定義為用戶缺失值。舍爾判別法利用投影的方法使多維問題簡化為一維問題來處理。其通過建立線性判別函數計算出各個觀測量在各典型變數維度上的坐標並得出樣本距離各個類中心的距離，以此作為分類依據。

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三、建立模型

缺失值分析案例：

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題目：下表的某些人口統計數據值已被缺失值替換。該假設數據文件涉及某電信公司在減少客戶群中的客戶流失方面的舉措，每個個案對應一個單獨的客戶，並記錄各類人口統計和服務用途信息。下面將結合本數據文件詳細說明如何得到數據文件的缺失值，從而認識SPSS的缺失值分析過程。

一、數據輸入

二、操作步驟 1、進入SPSS，打開相關數據文件，「分析」|「缺失值分析」命令2、選擇「婚姻狀況[marital]」「受教育水平[ed]」「退休[retire]」及「性別[gender]」4個變數進入「分類變數」列表框；選擇「服務月數[tenure]」「年齡[age]」「在現住址居住年數[address]」「家庭收入（千）[income]」「現職位工作年數[employ]」及「家庭人數[reside]」6個變數進入「定量變數」列表框。

3、在「缺失值分析」對話框中單擊「模式」按鈕，彈出「缺失值分析：模式」對話框，選中「顯示」選項組中的「個案表（按缺失值模式分組）」復選框，從「以下對象的缺失模式」列表框中選中income、ed、retire和gender 4個變數進入「以下對象的附加信息」列表框中。

其他採用默認設置。設置完畢後，單擊「繼續」按鈕，回到「缺失值分析」對話框。

4、單擊「描述」按鈕，彈出「缺失值分析：描述」對話框。選中「單變數統計」復選框及「指示符變數統計」選項組中的「使用由指示符變數構成的組執行t檢驗」和「生成分類變數和指示符變數的交叉表」復選框，其他採用默認設置。

5、勾選EM，其餘設置採用系統默認值即可。單擊「確定」按鈕，等待輸出結果。

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四、結果分析

1、單變數統計表下表給出了所有分析變數未缺失數據的頻數、平均值和標准差，同時給出了缺失值的個數和百分比以及極值的統計信息。通過這些信息，我們可以初步了解數據的概貌特徵，以employ一欄為例，employ變數的有效數據有904個，它們的平均值為11，標准差為10.113，缺失數據有96個，占數據總數的比例為9.6%，有15個極大值。

2、估算表下兩個表使用EM法進行缺失值的估算後，總體數據的均值和標准差的變化情況，其中「所有值」為原始數據的統計特徵，EM為使用EM法後總體數據的統計特徵。

3

、獨立方差t檢驗表獨立方差t測試結果，用戶可以從中找出影響其他定量變數的變數的缺失值模式， 即通過單個方差 t 統計量結果，檢驗缺失值是否為完全隨機缺失。 可以看出，年齡大的人傾向於不報告收入水平，當收入值缺失時，age的均值是49.73，當收入值完整時，age的均值為40.01。通過income一欄的t統計量可以看出，income的缺失將明顯影響其他定量變數，這就說明income的缺失不是完全隨機缺失。

4、分類變數和定量變數交叉表以marital為例給出了分類變數與其他定量變數間的交叉表。該表給出了在不同婚姻情況下，各分類變數非缺失的個數和百分比，以及各種缺失值的個數和百分比，圖中標識了系統缺失值的取值，以及各變數在不同婚姻情況中的分布情況。

5、表格模式輸出結果下表給出了表格模式輸出結果（缺失值樣式表），它給出了缺失值分布的詳細信息，X為使用該模式下缺失的變數。由圖可以看出，所有顯示的950個個案中，9個變數值都完整的個案數有475個，缺失income值的個案有109個，同時缺失address和income值的個案有16個，其他數據的解釋類似。

6、EM估算統計表下面三個表給出了EM演算法的相關統計量，包括EM平均值、協方差和相關性。從EM平均值輸出結果中可知，age變數的平均值為41.91，從EM協方差輸出結果中可知，age和tenture間的協方差值為135.326，從EM相關性輸出結果中可知，age與tenture的相關系數為0.496。另外，從三個表格下方的 利特爾的MCAR檢驗可知，卡方檢驗的顯著性值明顯小於0.05，因此，我們拒絕了缺失值為完全隨機缺失（MCAR）的假設 ，這也驗證了3、獨立方差t檢驗表所得到的結論。

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參考案例數據：

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[if !supportLists]【1】    [endif]spss統計分析從入門到精通 (第四版)  楊維忠,陳勝可,劉榮  清華大學出版社

（獲取更多知識，前往gz號程式解說）

原文來自https://mp.weixin.qq.com/s/CsMIoA_vu8HJoPvW16oNFg

6. 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敗賀很小的比例時，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罩枯較多的，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，選擇保存完察悶派成數據復選框，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

7. 用spss補全數據

這里有缺失值插逗姿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種缺櫻斗失值插補調整脊指磨的方法可以選擇。
鑒於你可以利用人口這個輔助變數，可以選擇回歸的方法。

8. spss16.0缺失值是什麼意思

缺失值(Missing data) ，缺失值是指粗糙數據中由於缺少信息而造成的數據的聚類，分組，刪失或截斷。它指的是現有數據集中某個或某些屬性的值是不完全的。

相關如下

數據挖掘所面對的數據不是特地為某個挖掘目的收集的，所以可能與分析相關的屬性並未收集（或某段時間以後才開始收集），這類屬性的缺失不能用缺失值的處理方法進行處理，因為它們未提供任何不完全數據的信息，它和缺失某些屬性的值有著本質的區別。

系統缺失值是系統默認的系統值，用"."表示；用戶缺失值是用戶自己定義的缺失值，通過變數視圖去定義即可。

1、你首先需要定義你數中氏塵據中的缺失值：
SPSS的窗口有兩個視窗，數據視窗和變數視窗賣禪，你在變數核或視窗中，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。

9. 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，需要先解含衡培決缺失數據問題，在再做分析。

10. 數據分析中缺失值的處理

數據缺失在許多研究領域都是一個復雜的問題，對數據挖掘來說，缺失值的存在，造成了以下影響：
1.系統丟失了大量的有用信息
2.系統中所表現出的不確定性更加顯著，系統中蘊涵的確定性成分更難把握
3.包含空值的數據會使挖掘過程陷入混亂，導致不可靠的輸出

數據挖掘演算法本身更致力於避免數據過分擬合所建的模型，這一特性使得它難以通過自身的演算法去很好地處理不完整數據。因此，缺失值需要通過專門的方法進行推導、填充等，以減少數據挖掘演算法與實際應用之間的差距。

1.列表顯示缺失值 mice包 md.pattern( )

2.圖形探究缺失值 VIM包

3.用相關性探索缺失值

1.人工填寫
由於最了解數據的還是用戶自己，因此這個方法產生數據偏離最小，可能是填充效果最好的一種。然而一般來說，該方法很費時，當數據規模很大、空值很多的時候，該方法是不可行的。

2.特殊值填充
將空值作為一種特殊的屬性值來處理，它不同於其他的任何屬性值。如所有的空值都用「unknown」填充。這樣將形成另一個有趣的概念，可能導致嚴重的數據偏離，一般不推薦使用。

3.平均值填充
將信息表中的屬性分為數值屬性和非數值屬性來分別進行處理。如果空值是數值型的，就根據該屬性在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的屬性值；如果空值是非數值型的，就根據統計學中的眾數原理，用該屬性在其他所有對象的取值次數最多的值(即出現頻率最高的值)來補齊該缺失的屬性值。另外有一種與其相似的方法叫條件平均值填充法（Conditional Mean Completer）。在該方法中，缺失屬性值的補齊同樣是靠該屬性在其他對象中的取值求平均得到，但不同的是用於求平均的值並不是從信息表所有對象中取，而是從與該對象具有相同決策屬性值的對象中取得。這兩種數據的補齊方法，其基本的出發點都是一樣的，以最大概率可能的取值來補充缺失的屬性值，只是在具體方法上有一點不同。與其他方法相比，它是用現存數據的多數信息來推測缺失值。

4.熱卡填充
對於一個包含空值的對象，熱卡填充法在完整數據中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。該方法概念上很簡單，且利用了數據間的關系來進行空值估計。這個方法的缺點在於難以定義相似標准，主觀因素較多。

5.K最近距離鄰法
先根據歐式距離或相關分析來確定距離具有缺失數據樣本最近的K個樣本，將這K個值加權平均來估計該樣本的缺失數據。
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。

6.使用所有可能的值填充
用空缺屬性值的所有可能的屬性取值來填充，能夠得到較好的補齊效果。但是，當數據量很大或者遺漏的屬性值較多時，其計算的代價很大，可能的測試方案很多。

7.組合完整化方法
用空缺屬性值的所有可能的屬性取值來試，並從最終屬性的約簡結果中選擇最好的一個作為填補的屬性值。這是以約簡為目的的數據補齊方法，能夠得到好的約簡結果；但是，當數據量很大或者遺漏的屬性值較多時，其計算的代價很大。

8.回歸
基於完整的數據集，建立回歸方程（模型）。對於包含空值的對象，將已知屬性值代入方程來估計未知屬性值，以此估計值來進行填充，當變數不是線性相關或預測變數高度相關時會導致有偏差的估計（SPSS菜單里有這種方法）

9.期望值最大化方法
EM演算法是一種在不完全數據情況下計算極大似然估計或者後驗分布的迭代演算法。在每一迭代循環過程中交替執行兩個步驟：E步（Excepctaion step,期望步），在給定完全數據和前一次迭代所得到的參數估計的情況下計算完全數據對應的對數似然函數的條件期望；M步（Maximzation step，極大化步），用極大化對數似然函數以確定參數的值，並用於下步的迭代。演算法在E步和M步之間不斷迭代直至收斂，即兩次迭代之間的參數變化小於一個預先給定的閾值時結束。該方法可能會陷入局部極值，收斂速度也不是很快，並且計算很復雜。（SPSS菜單里有這種方法）

10.1多重插補原理
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。

10.2多重填補在SPSS中的實現
10.2.1缺失模式分析
分析>多重歸因>分析模式

10.2.2缺失值的多重填充
分析>多重歸因>歸因缺失數據值

10.2.3採用填充後的數據建模

10.3多重填補在R中的實現（基於mice包）

實例：

11.C4.5方法
通過尋找屬性間的關系來對遺失值填充。它尋找之間具有最大相關性的兩個屬性，其中沒有遺失值的一個稱為代理屬性，另一個稱為原始屬性，用代理屬性決定原始屬性中的遺失值。這種基於規則歸納的方法只能處理基數較小的名詞型屬性。

就幾種基於統計的方法而言，刪除元組法和平均值填充法差於熱卡填充法、期望值最大化方法和多重填充法；回歸是比較好的一種方法，但仍比不上熱卡填充和期望值最大化方法；期望值最大化方法缺少多重填補包含的不確定成分。值得注意的是，這些方法直接處理的是模型參數的估計而不是空缺值預測本身。它們合適於處理無監督學習的問題，而對有監督學習來說，情況就不盡相同了。譬如，你可以刪除包含空值的對象用完整的數據集來進行訓練，但預測時你卻不能忽略包含空值的對象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有較好的補齊效果，人工填寫和特殊值填充則是一般不推薦使用的。

補齊處理只是將未知值補以我們的主觀估計值，不一定完全符合客觀事實，在對不完備信息進行補齊處理的同時，我們或多或少地改變了原始的信息系統。而且，對空值不正確的填充往往將新的雜訊引入數據中，使挖掘任務產生錯誤的結果。因此，在許多情況下，我們還是希望在保持原始信息不發生變化的前提下對信息系統進行處理。
直接在包含空值的數據上進行數據挖掘，這類方法包括貝葉斯網路和人工神經網路等。

貝葉斯網路是用來表示變數間連接概率的圖形模式，它提供了一種自然的表示因果信息的方法，用來發現數據間的潛在關系。在這個網路中，用節點表示變數，有向邊表示變數間的依賴關系。貝葉斯網路僅適合於對領域知識具有一定了解的情況，至少對變數間的依賴關系較清楚的情況。否則直接從數據中學習貝葉斯網的結構不但復雜性較高（隨著變數的增加，指數級增加），網路維護代價昂貴，而且它的估計參數較多，為系統帶來了高方差，影響了它的預測精度。當在任何一個對象中的缺失值數量很大時，存在指數爆炸的危險。人工神經網路可以有效的對付空值，但人工神經網路在這方面的研究還有待進一步深入展開。人工神經網路方法在數據挖掘應用中的局限性。

多數統計方法都假設輸入數據是完整的且不包含缺失值，但現實生活中大多數數據集都包含了缺失值。因此，在進行下一步分析前，你要麼刪除，要麼用合理的數值代理它們，SPSS、R、Python、SAS等統計軟體都會提供一些默認的處理缺失值方法，但這些方法可能不是最優的，因此，學習各種各樣的方法和他們的分支就顯得非常重要。Little和Rubin的《Sstatistical Analysis With Missing Data 》是缺失值領域里經典的讀本，值得一看。