spss數(shù)據(jù)中缺失值處理方法？缺失值處理就是簡單的兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失當(dāng)缺失值只占總樣本量的很小比例時(shí)，各種處理方法都可以使用，差別不大最簡單的就是找到三個(gè)缺失數(shù)據(jù)，并刪除缺失的

spss數(shù)據(jù)中缺失值處理方法？

缺失值處理就是簡單的兩種處理，一種是刪除缺失，另一種是填充缺失

當(dāng)缺失值只占總樣本量的很小比例時(shí)，各種處理方法都可以使用，差別不大

最簡單的就是找到三個(gè)缺失數(shù)據(jù)，并刪除缺失的案例，即不使用主題。

第二種方法是多用人，均值填充法，在SPSS菜單中選擇：Transform replace missing value，The missing variables into The right analysis box，默認(rèn)方法是均值填充法，OK

第三種方法比均值填充法好一點(diǎn)，在SPSS菜單中選擇：分析-缺失值分析，將缺失變量放入右邊的框中，注意類別變量和數(shù)量變量之間的差異。在估計(jì)方法中，給出了四種方法。前兩種是刪除法，后兩種是填充法。推薦的最佳方法是em。選中em復(fù)選框后，底部的em按鈕將從灰色變?yōu)楹谏?。單擊此按鈕，選中保存完成的數(shù)據(jù)復(fù)選框，然后命名新數(shù)據(jù)。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)充滿了缺失值

乍一看，這個(gè)問題相當(dāng)尷尬，但其實(shí)很多人都遇到過這個(gè)問題。

我相信很多人喜歡用“合并單元格”來美化桌子。但是，在以后的數(shù)據(jù)處理中，總是會(huì)遇到各種各樣的麻煩，如過濾、數(shù)據(jù)透視表、填寫序號(hào)等

此時(shí)，必須先取消合并單元格，但這樣會(huì)產(chǎn)生大量的空白單元格

要解決這個(gè)問題，需要用到三個(gè)小的操作技巧：

let我講一下解決以下操作步驟：

①按<ctrl> g選擇位置條件；

②在位置條件面板中，選擇空值；

③直接輸入公式=前一單元格的地址，這里需要注意下一個(gè)參考模式；

④按<ctrl>與LTT & GT，所有選定的單元格同時(shí)進(jìn)入公式內(nèi)容；

下面的完整動(dòng)畫演示：！以上動(dòng)畫示例是根據(jù)先前的單元格位置填充空白值。如果您想填寫頂部單元格，可以將公式修改為：=C$1，您可以自己嘗試

EXCEL如何批量將空白值單元格填充為最上方的值？

如果缺失值只占數(shù)據(jù)的5%以下，那么缺失值對數(shù)據(jù)的影響很小，各種缺失處理方法也沒有什么區(qū)別。最好是簡單處理，比如填寫均值，或者直接刪除缺失的案例，但是均值填寫不能利用缺失數(shù)據(jù)中可能包含的有效信息，刪除案例可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)效益影響的不確定性（例如，在績效考核中，不合格者沒有成績，形成缺憾，刪除缺憾會(huì)使數(shù)據(jù)缺乏代表性，只有合格者，沒有不合格者）。與均值插補(bǔ)法相比，回歸插補(bǔ)法更準(zhǔn)確（僅限于缺失值不多的情況，否則回歸會(huì)產(chǎn)生偏估計(jì)）。如果存在大量缺失值，建議使用EM算法。通過模擬研究，許多研究者表明，這種插補(bǔ)方法可以得到最準(zhǔn)確的結(jié)果。其操作是在SPSS菜單中選擇分析缺失值分析，在該對話框中彈出對話框，選擇要填入右側(cè)變量框中的缺失數(shù)據(jù)（注意變量類型），在估算方法中選擇em，然后單擊em將填充的數(shù)據(jù)保存為新的數(shù)據(jù)集熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變原來的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。