必备通用方法(重新编码): 转换——重新编码为相同变量——旧值和新值其他方法：1.删除个案：适用于缺失值较少的情况。2.替换缺失值：缺失值较少或者变量值有SPSS缺失值得分析处理在资料收集的过程中，由于各种原因可能导致数据收集不全，就会产生缺失值，且这种情况往往无法避免。如果缺失值处理不当，就会导致分析结果精度降低，出现偏倚甚至
数据的缺失可能会造成数据统计结果的偏差，特别是对于样本量不大的资料来说，数据缺失量较大时甚至会影响到最终结论的给出。所以，对数据缺失值进行补充是有一定必要的。上期，我们谈所以使用SPSS遇到缺失值时，要了解正确的处理步骤，那么下面就来给大家介绍SPSS缺失值可以不处理吗，SPSS缺失值填补方法。一、SPSS缺失值可以不处理吗首先给大家介绍关于SPSS缺失值
⊙﹏⊙‖∣° 本文采用均值替代法对存在缺失值的医学数据情况在SPSS中进行了详细的步骤操作。均值替代法填补缺失值的方法较为简单，在缺失值处理后，变量的均数不变，而缺陷在于变量的变异程度可能被低估，因此对于注意：若某个案的缺失值较多最好删除该个案，而不是替换其缺失值。 三、缺失值分析SPSS 中更高级的处理缺失值的方法是缺失值分析，它能够(1)缺失值的描述和快速诊断：用灵
˙﹏˙ ? 缺失种类不明，只要缺失数据很少(如5%之内),删除有缺失的被试通常影响不大。? NMAR 或MAR:待估参数与引起缺失的变量有关，缺失是不可忽略的，不能简单地将SPSS的【替换缺失值】主要适合时间序列数据的替换填补，可以用序列均值，临近点均值来替换填补缺失值。具体操作看下面的案例：如何填补缺失值？看SPSS提供的简单方法SPSS还有一个【缺
spss缺失值处理第二研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系很多时候这种关系是不存在五多重替代法multipleimputation多重估算是由rubin等人于1987年建立spss数据录入时缺失值怎么处理录入的时候可以直接省略不录入分析的时候也一般剔除这样的样本。但也有替换的方法，一般有：均值替换法(meanimputation),即用其他
