使用有效周围值的中位值填补缺失值。邻近点的跨度为缺失值上下用于计算中位值的有效值个数。线性插值使用线性插值替换缺失值。缺失值之前的最后一个有效值和之后的第一个有效值用来作为插值。如（1）依次点击“转换——替换缺失值”（2）将需要替换缺失值的属性列拖到右侧“新变量”框中——命名需要替换缺失值的属性列——勾选名称和方法处为“序列平均值”。（3）点击“确定”，即可完成
方法一：删除缺失值1、这种方法适用于缺失值非常少的时候，需要在相应的工具栏中的编辑菜单点击【搜索】。图一：点击搜索框选项2、进入搜索菜单后，采用SPSS中统计个案内数值个数的(1) 序列平均值：系统将使用所有非缺失值的平均数替换缺失值。2) 临近点的平均值：系统计算时会使用缺失值临近的非缺失值的平均值替代缺失值，用户可在“邻近点的跨度”输入框中定义
STRING(numexpr,format)数值。当numexpr 根据format 转换成字符串时，返回作为结果的那个字符串。STRING(-1.5,F5.2)将返回字符串值”-1.50”。第二个参数format 必须是一种用于写old and new vlues，里面可以把所有的缺失值统一换成一个另外的值，add
(一)个案剔除法(Listwise Deletion) 最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion),也是很多统计软件(如SPSS 和SAS)默认的缺失值处理方法。在这但是，默认情况下，SPSS中的每个变量都设置为“没有缺失值”。在变量视图中，您必须将“999”定义为
＞ω＜ 在SPSS 的统计分析程序中，打开op t ions 按钮，便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分SPSS 中的缺失值处理是指数据本来就存在缺失，需要进行必要的技术处理，将缺失值补充完整，从而保证数据分析的连续性。SPSS 中的缺失值替换功能针对含有缺失值的变量，使用系统提供的替
