1、进入SPSS,打开相关数据文件，“分析”|“缺失值分析”命令2、选择“婚姻状况[marital]”“受教育水平[ed]”“退休[retire]”及“性别[gender]”4个变量进入“分类变量”列表框；选择“服务月数[SPSS学习|如何处理数据的缺失值？🌟🌟🌟 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
一、删除缺失值删除缺失值是一种常见的处理方法。当数据集中的缺失值比较少且对整体分析结果影响较小时，可以选择删除缺失值，以保证分析的准确性。SPSS提供了首先，spss可以设置编码器指定缺失值的表示形式，也可以将无效的值转换为有效的值。之后，spss可以根据
一、SPSS缺失值填补原理SPSS缺失值填补原理有均值填补、同类均值填补、极大似然估计填补以及多重填补原理，下面就给大家详细介绍一下。1.均值填补均值填补的原理是使用平均值填充step 1：选择需要处理的变量，拖动至已选变量。step 2：根据不同判断标准对数据进行筛选，包括数字缺失
使用变量的均值替换该变量中的缺失值(可能低估变量的方差，减弱变量之间的相关，扭曲实际的变量分布),Spss操作如下：图5 均值替换操作步骤(2)回归插补使用其他连续变量为自变量，存在将系统缺失值与非系统缺失值比较时，结果会求值为系统缺失值，而非true 或false 结果。系统缺失值可以相互比较；两个系统缺失值视为相等。if/then/else/endif 表达式中的系统
