数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用

1. 数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用

1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。
2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=（X1，X2...Xp）为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量。
那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。

3、极大似然估计（Max Likelihood ，ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。
这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。
4、多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。



扩展资料
缺失值产生的原因很多，装备故障、无法获取信息、与其他字段不一致、历史原因等都可能产生缺失值。一种典型的处理方法是插值，插值之后的数据可看作服从特定概率分布。另外，也可以删除所有含缺失值的记录，但这个操作也从侧面变动了原始数据的分布特征。
对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。
参考资料来源：百度百科-不确定性数据
参考资料来源：百度百科-缺失值

2. SPSS如何处理缺失值

SPSS处理缺失值步骤如下：
1、第一步，打开spss系统，在菜单栏中依次选择“分析”|“缺失值分析”命令，如下图。

2、第二步，进行相应的设置，设置主要包括以下几个方面的设置：1）“定量变量”列表框；2）“分类变量”列表框；3）“个案标签”；4）使用所有变量按钮。

3、第三步，设置模式，单击”模式“按钮，弹出模式对话框，用来设置显示输出表格中的缺失数据模式和范围。设置描述，单击”描述“按钮，弹出描述对话框，在此设置要显示的缺失值描述统计变量。

4、第四步，设置完成之后，单击”确定“，输出结果。

以上就是SPSS处理缺失值的方法。

3. SPSS如何处理缺失值

解决方法：重新正确设置来解决此问题。
如下参考：
1.以下表为例，生物成绩中存在缺失值，由于样本量不大，很有可能直接将缺失值去除，这将影响最终的结果。

2.在菜单栏中，依次点击“转换”和“替换缺失的值”。

3.“替换丢失的值”对话框将在稍后弹出。我们选择生物场点到右边的选框。可根据个人需要重新命名。

4.稍后在查看器中，您可以看到缺失值的描述和处理。

5.返回SPSS主界面，可以看到一个新的数据列，其中已经补全了缺失的值。

4. SPSS如何处理缺失值

1、以下表为例，生物成绩中存在缺失值情况，因为样本量本就不大，直接去掉缺失值很可能会影响最后的结果。

2、我们在菜单栏依次点击“转换”、“替换缺失值”。

3、之后会弹出“替换缺失值”对话框。我们将生物字段点选入右侧选框。可以根据个人需要重新命名名称。

4、之后在查看器中可以看到对于缺失值的描述及处理方法。

5、返回SPSS主界面，可以看到新增的一列数据，对于缺失值已经进行了补充。

5. spss缺失值处理

6. SPSS如何处理缺失值

SPSS处理缺失值步骤如下：
1、调出相关操作界面。其数据的处理方法大致都是用变量的集中位置指标来替代缺失值，主要适合于完全随机缺失的资料，若不是完全随机的，得用“缺失值分析”模块分析缺失数据。
2、名称：给替代后变量命名，方法：给出了5中缺失值的替代方法。
3、“附（邻）近点的跨度”：系统默认的是2，即缺失值上下两个观察值作为范围。若选择“全部”，即将所有的观察值作为临近点。这样就可以处理好缺失值了。

7. spss缺失值处理

8. spss缺失值处理