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文檔簡介

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上SPSS中的缺失值分析1、缺失值的出現(xiàn)       在我們日常的分析問卷中經常會遇到缺失值的情況。盡管我們在項目執(zhí)行的時候千叮嚀萬囑咐一定要回答，并且有著嚴格的質量控制（那些不嚴格的質量控制造成的缺失情況更是難以估計，汗一個）但還是會遇到很多題選項缺失的情況。缺失值的產生主要有以下幾個方面：a、受訪者拒絕回答問題b、題目中沒有選項答案c、調查研究中的損耗d、從多個數(shù)據源中合并數(shù)據2、缺失值理論   數(shù)據的缺失往往都有著一定的規(guī)律，總的來說呢，缺失值可以分成以下三種：  

2、 a、完全隨機缺失（MCAR）：缺失現(xiàn)象完全是隨機發(fā)生的，和自身或其他變量的取值無關；比如說，受訪者在街頭接受訪問時，突然沙粒吹進了眼睛導致問卷后面的問題無法回答，從而造成了數(shù)據缺失。   b、隨機缺失 （MAR）：有缺失值的變量其缺失情況發(fā)生與數(shù)據集中其他無缺失變量的取值有關；換句話說，缺失值的概率是由數(shù)據集中不含缺失值的變量決定的，而不是由含缺失值的變量決定的。   c、非隨機缺失（MANR）：數(shù)據的缺失不僅和其他變量的取值有關，也和自身的取值有關；比如問題設計過于敏感造成的缺失。      

3、;   識別缺失數(shù)據的產生機制是極其重要的。首先這涉及到代表性問題。從統(tǒng)計上說，非隨機缺失的數(shù)據會產生有偏估計，因此不能很好地代表總體。其次，它決定數(shù)據插補方法的選擇。隨機缺失數(shù)據處理相對比較簡單，但非隨機缺失數(shù)據處理比較困難，原因在于偏差的程度難以把握。3、SPSS中處理缺失值的方法   SPSS中主要應用了三種方法處理缺失值方法一：刪除/報告缺失值    這種方法適用與缺失值非常少的時候，它不需要專門的步驟，通常在相應的分析對話框中的“options”子對話框中，我拿回歸分析對話框為例：方法二：Replace Missing Analysis 過程Transform菜單中的Replace Missing Analysis 過程將所有的記錄看成一個序列， 然后采用某種指標對缺失值進行填充方法三：Missing value Analysis 過程    Missing value

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