單元無(wú)回答的缺失數(shù)據(jù)處理方法是？

(1)列表式刪除處理缺失數(shù)據(jù)最常見(jiàn)、最簡(jiǎn)單的方法是列表式刪除，這也是很多統(tǒng)計(jì)軟件(如SPSS、SAS)處理缺失值的默認(rèn)方法。

(2)均值替換法當(dāng)變量非常重要，缺失數(shù)據(jù)量巨大時(shí)，案例排除法就遇到了困難，因?yàn)楹芏嘤杏玫臄?shù)據(jù)也被排除了。

(3)Hotdecking:對(duì)于一個(gè)缺少值的變量，熱卡填充法在數(shù)據(jù)庫(kù)中找到一個(gè)與它最相似的對(duì)象，然后用這個(gè)相似對(duì)象的值填充。

spss數(shù)據(jù)中缺失值處理方法？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，缺失值處理就是兩種處理，一種是刪除缺失，一種是填充缺失。

當(dāng)缺失值只占總樣本量的一小部分時(shí)，各種處理方法都可以用，差別不大。

最簡(jiǎn)單的就是找到三個(gè)缺失的數(shù)據(jù)，刪除所有缺失的案例，也就是被試

第二種方法很多人用，均值填充法。在spss菜單中選擇:Transform-Replac

spss數(shù)據(jù)缺失值和異常值怎么處理？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，缺失值處理就是兩種處理，一種是刪除缺失，一種是填充缺失。

當(dāng)缺失值只占總樣本量的一小部分時(shí)，各種處理方法都可以用，差別不大。

最簡(jiǎn)單的就是找到三個(gè)缺失的數(shù)據(jù)，刪除所有缺失的案例，也就是被試

第二種方法很多人用，均值填充法。在spss菜單中選擇:Transform-ReplaceMissingValues，在右邊的分析框中選擇缺失變量。默認(rèn)的方法是均值填充，OK就夠了。

第三種方法比均值填充好一點(diǎn)。在spss菜單中選擇:分析-缺失值分析，并將缺失變量選擇到正確的分析師中。在估計(jì)方法上要注意類別變量和數(shù)量變量的區(qū)別。提供了四種方法，前兩種是刪除方法，后兩種是填充方法。推薦的最佳方法是EM。選中EM復(fù)選框后，底部的EM按鈕將由灰色變?yōu)楹谏?。單擊此按鈕并選中保存完成的數(shù)據(jù)復(fù)選框。數(shù)據(jù)命名確定后，spss會(huì)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)用缺失值填充。