第11章 缺失值分析
SPSS中的缺失值分析
SPSS中的缺失值分析缺失值是指数据中一些变量的值缺失或未能得到测量的情况。
缺失值分析是指对这些缺失值进行检测和处理的过程。
SPSS是一款常用的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具来进行缺失值分析。
本文将介绍SPSS中的缺失值分析方法和步骤。
一、缺失值的类型在进行缺失值分析前，需要了解缺失值的类型。
SPSS将缺失值分为三种类型：1.完全缺失（MCAR）：完全随机缺失，表示缺失的概率与变量的取值无关。
例如，一项问卷调查中一些问题的缺失情况与被调查者的任何特征无关。
2.非随机缺失（MNAR）：非随机缺失，表示缺失的概率与变量取值有关。
例如，一项健康调查中的抑郁症量表缺失值可能与被调查者实际的抑郁症状有关。
3.随机缺失（MAR）：随机缺失，表示缺失的概率与其他已测量变量有关，但与缺失的变量本身无关。
例如，一项收入调查中的未回答收入问题可能与被调查者的年龄和性别有关，但与收入本身无关。
二、缺失值分析方法1.缺失值检测SPSS提供了多种方法来检测数据中的缺失值。
最简单的方法是通过查看数据集来确定是否有缺失值。
可以使用“Variable View”或“Data Vie w”来查看数据集。
缺失值通常以特殊值（例如NA或.）表示。
另一种检测缺失值的方法是使用SPSS的统计分析功能。
可以使用“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”来计算每个变量的缺失值统计量。
该统计量将显示每个变量中缺失值的数量和百分比。
例如，“N Valid”表示有效值的数量，“N Missing”表示缺失值的数量，“N Percent”表示缺失值的百分比。
2.缺失值处理一旦检测到缺失值，就需要根据缺失值的类型选择适当的处理方法。
SPSS提供了几种常用的缺失值处理方法：- 删除缺失值：可以选择删除包含缺失值的数据行或变量。
可以使用“Data”菜单中的“Select Cases”来选择删除行的条件，或使用“Data”菜单中的“Delete Cases”来删除包含缺失值的整个行。
《SPSS统计分析》第11章 回归分析
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多元逻辑斯谛回归
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多元逻辑斯谛回归的概念
回归模型
log( P(event) ) 1 P(event)
b0
b1 x1
b2 x2
bp xp
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多元逻辑斯谛回归过程
主对话框
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多元逻辑斯谛回归过程
参考类别对话框
保存对话框
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多元逻辑斯谛回归过程
收敛条件选择对话框
创建和选择模型对话框
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曲线估计
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曲线回归概述
1. 一般概念 线性回归不能解决所有的问题。尽管有可能通过一些函数
的转换，在一定范围内将因、自变量之间的关系转换为线性关 系，但这种转换有可能导致更为复杂的计算或失真。 SPSS提供了11种不同的曲线回归模型中。如果线性模型不能确 定哪一种为最佳模型，可以试试选择曲线拟合的方法建立一个 简单而又比较合适的模型。 2. 数据要求
线性回归分析实例1输出结果2
方差分析
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线性回归分析实例1输出结果3
逐步回归过程中不在方程中的变量
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线性回归分析实例1输出结果4
各步回归过程中的统计量
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线性回归分析实例1输出结果5
当前工资变量的异常值表
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线性回归分析实例1输出结果6
残差统计量
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线性回归分析实例1输出结果7
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习题2答案
使用线性回归中的逐步法，可得下面的预测商品流通费用率的回归系数表：
将1999年该商场商品零售额为36.33亿元代入回归方程可得1999年该商场 商品流通费用为：1574.117-7.89*1999+0.2*36.33=4.17亿元。
数据分析中的缺失值处理方法详解
数据分析中的缺失值处理方法详解数据分析是一个很重要的领域，在这个领域中，缺失值是一个很常见的问题，因为数据的缺失不仅会影响数据的质量，还会影响分析结果的准确性。
因此，缺失值的处理方法是数据分析中非常关键的一部分。
本文将详细介绍缺失值的处理方法，助您解决数据缺失问题。
一、什么是缺失值？在数据分析中，缺失值也叫空值，是一个很常见的问题。
缺失值是指在数据集中，某些样本某些特征的取值为缺失或未知的情况。
在实际应用中，缺失值可能是数据采集的过程中被遗漏、意外损坏或者是无法获取等原因导致的。
二、缺失值的种类在数据分析中，有很多种缺失值的类型，以下是一些常见的缺失值类型：1.完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）：这种缺失值是指某一个数据集的缺失值与具体的值或变量无关，缺失的可能性是完全随机的。
2.非随机缺失（Non-random Missing，NRM）：这种缺失值是指数据集的缺失值不是随机的，缺失的可能性和变量的取值或者其他因素有关。
3.随机缺失（Missing at Random，MAR）：这种缺失值是指数据集中某些变量的缺失状况仅仅由于其他已知变量的取值而产生的。
三、缺失值的处理方法在数据分析中，缺失值必须得到有效处理。
以下是一些缺失值处理方法：1.删除法删除法是处理缺失数据的一种简单方法，也是最常用的方法之一。
删除法有两种方式，完全删除法和列表删除法。
完全删除法是指，在缺失值的变量中，如果此变量缺失值的个数超过某一个特定值（如50%），则此变量将从整个数据集中删除。
列表删除法是指在分析数据中，如果出现缺失值则将此数据样本从数据集中删除。
如果一些数据有多项空值，则这些缺失值样本都必须被删除。
2.插值法插值法是指基于已有的数据，通过拟合函数，根据与缺失值相似的样本，对缺失值进行估计。
插值法具有相对的效果和精准度，但是当数据在非线性曲线上变化或者出现趋势时，插值法的效果就不是很好了。
SPSS中的缺失值分析
SPSS^的缺失值分析1、缺失值的出现在我们日常的分析问卷中经常会遇到缺失值的情况。
尽管我们在项目执行的时候千叮咛万嘱咐一定要回答，并且有着严格的质量控制（那些不严格的质量控制造成的缺失情况更是难以估计，汗一个~）但还是会遇到很多题选项缺失的情况。
缺失值的产生主要有以下几个方面：a、受访者拒绝回答问题b、题目中没有选项答案c、调查研究中的损耗d、从多个数据源中合并数据2、缺失值理论数据的缺失往往都有着一定的规律，总的来说呢，缺失值可以分成以下三种：a、完全随机缺失（MCAR ）:缺失现象完全是随机发生的，和自身或其他变量的取值无关；比如说，受访者在街头接受访问时，突然沙粒吹进了眼睛导致问卷后面的问题无法回答，从而造成了数据缺失。
b、随机缺失（MAR ）:有缺失值的变量其缺失情况发生与数据集中其他无缺失变量的取值有关；换句话说，缺失值的概率是由数据集中不含缺失值的变量决定的，而不是由含缺失值的变量决定的。
c、非随机缺失（MANR ）:数据的缺失不仅和其他变量的取值有关，也和自身的取值有关；比如问题设计过于敏感造成的缺失。
识别缺失数据的产生机制是极其重要的。
首先这涉及到代表性问题。
从统计上说，非随机缺失的数据会产生有偏估计，因此不能很好地代表总体。
其次，它决定数据插补方法的选择。
随机缺失数据处理相对比较简单，但非随机缺失数据处理比较困难，原因在于偏差的程度难以把握。
3、S PSS中处理缺失值的方法SPSS中主要应用了三种方法处理缺失值方法一：删除/报告缺失值这种方法适用与缺失值非常少的时候，它不需要专门的步骤，通常在相应的分析对话框中的"options子对话框中，我拿回归分析对话框为例:方法二： Replace Missing Analysis 过程Transform 菜单中的 Replace Missing Analysis 过程将所有的记录看成一个序列, 某种指标对缺失值进行填充11 ser Fes mean^S 量均值2、 mean of nearby points 临近点的均fit3、 median of nearby poi nts=llra 近点的中位值4、 I inear interpolat ionF 线形内插法5、 I inear trend at point 二线形趋势法方法三： Missing value Analysis 过程Missing value Analysis 过程是SPSS 专门针对缺失值分析而提供的模块， 具体是在analyze菜单下：J 土 L -v_l然后采用nn［占讪〕Utcfc t »f 1□ □ o■ %・T 1 5It)透择进入缺失值分析的变星List^ise框，所选择的任蹇一个应变量成分组娈量中韦有皱失值的记量将都不尽如分析Pairwise框：在具汰计算时用刀的变星具有缺失值的记录将不进入当前分析EM框：使用EM （期望最大化）法代方法估计缺失邕推荐Regression.使用多元（多重）技形回归算法来估计扶失值。
Excel数据处理与分析实例教程(微课版第3版第11章(分析数据)
注意： 如果方案比较简单，一般情况下可以选择“方案摘要”类型；如果方
案比较复杂多样，或者需要对方案报告的结果做进一步分析，可以选 择“方案数据透视表”
规划求解
11.4 规划求解
• 规划求解的特征 • 决策变量 • 约束条件 • 目标函数
11.4 规划求解
• 规划求解的特征 • 决策变量 • 约束条件 • 目标函数
11.4.1 安装规划求解工具
• 规划求解是Excel的一个加载项，一般安装时默认不加载规划求 解工具
• 如果需要使用规划求解工具，必须手工先进行加载
注意： 在录制宏的过程中，如果出现操作错误，那么对错误的修改操作也将
记录在宏中。因此在记录或编写宏之前，应事先制订计划，确定宏所 要执行的步骤和命令
注意： 在创建方案前先将相关的单元格定义为易于理解的名称，可以在后续
的创建方案过程中简化操作，也可以让将来生成的方案摘要更具可读 性。这一步不是必需的，但却是非常有意义的
11.3.2 创建方案
• 创建方案是方案分析的关键，应根据实际问题的需要和可行性 来创建各个方案
• 创建方案后，可以在“方案管理器”对话框的“方案”列表中， 选定某一方案，单击“显示”按钮，来查看这个方案对利润总 额的影响
每个规划问题都有一组需要求解的未知数 （x1,x2,…,xn），称为“决策变量”
这组决策变量的一组确定值就代表一个具体 的规划方案
11.4 规划求解
• 规划求解的特征 • 决策变量 • 约束条件 • 目标函数
对于规划问题的决策变量通常都有一定的限 制条件，称为“约束条件”
约束条件通常用包含决策变量的不等式或等 式来表示
11.4 规划求解
• 规划求解的特征 • 决策变量 • 约束条件 • 目标函数
处理缺失值的四种方法
处理缺失值的四种方法在数据处理和分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。
缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者被遗漏的情况导致的。
如何处理这些缺失值，是数据分析中一个重要的环节。
本文将介绍处理缺失值的四种方法，以帮助读者更好地处理和分析数据。
方法一，删除缺失值。
最直接的处理缺失值的方法就是将包含缺失值的数据行或列直接删除。
这样做的好处是简单直接，不会对数据进行任何修改。
但是，删除缺失值的方法也会带来一些问题，比如可能会丢失大量的数据，导致分析结果不够准确。
因此，在使用这种方法时，需要根据具体情况权衡利弊。
方法二，填充缺失值。
另一种常见的处理缺失值的方法是填充缺失值。
填充缺失值的方法有很多种，比如可以用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值；也可以使用插值法来填充缺失值，比如线性插值、多项式插值等。
填充缺失值的好处是可以保留更多的数据，但是需要注意选择合适的填充方法，以避免对数据分析结果产生影响。
方法三，使用机器学习算法预测缺失值。
在一些情况下，可以使用机器学习算法来预测缺失值。
比如可以使用回归算法来预测数值型的缺失值，使用分类算法来预测分类型的缺失值。
这种方法的好处是可以利用数据之间的关系来预测缺失值，但是需要注意选择合适的算法和特征，以避免过拟合和欠拟合的问题。
方法四，建立模型来处理缺失值。
最后一种方法是建立模型来处理缺失值。
比如可以建立一个专门的模型来预测缺失值，然后使用这个模型来填充缺失值。
这种方法的好处是可以充分利用数据之间的关系来处理缺失值，但是需要注意选择合适的模型和特征，以避免模型复杂度过高或者过低的问题。
总结。
处理缺失值是数据分析过程中一个重要的环节。
本文介绍了处理缺失值的四种方法，包括删除缺失值、填充缺失值、使用机器学习算法预测缺失值和建立模型来处理缺失值。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值，以确保数据分析结果的准确性和可靠性。
希望本文能够对读者在处理缺失值时有所帮助。
第11章spss21教程完整版
11.3.2 实例分析 1．参数设置
选择菜单“分析→相关→偏相关”，弹出如图11-12所示对话框，此对话框用来设 置偏相关分析相关参数。选中变量Health care funding和Reported disease rate并选入到 “变量”选项栏中，选中变量Visits to health care providers并选入到“控制”选项栏中。 然后单击图11-12中的“选项”按钮，弹出如图11-13所示对话框，选中“零阶相 关系数”选项栏和“按列表排除个案”选项栏，接着单击“继续”按钮返回主界面。 返回到偏相关主界面，单击“确定”按钮运行偏相关分析过程。
选择菜单“分析→相关→偏相关”，弹出如图11-9所示对话框，此对话框用来设置偏相 关分析相关参数。 1．变量选择设置 图11-9中左边为变量列表，变量框用于选择要进行偏相关分析的变量，至少选入 两个变量，如果选入的变量个数大于两个，则系统会分别进行两两相关分析。控制变 量框用于选择偏相关分析中的控制变量，如果不选的话，则等同于进行一般的相关分 析。 2．显著性检验栏 此栏用于定义相关系数的检验方法。 • 双侧检验； • 单侧检验。 • 3．显示实际显著性水平栏 选择是否给出真实的显著性水平值。
11.4 距离过程
11.4.1 距离过程的参数设置
选择菜单“分析→相关→距离”，弹出如图11-13所示对话框，此对话框用来设置 距离分析相关参数。 • 1．变量选择设置 图11-15的左边是变量列表框，变量选项框用于选择要进行距离分析的变量，至少 要选入两个变量。标注个案选项栏用来选择标识变量。 2．计算距离选项栏 • 个案间：定义对观测值进行距离分析； 变量间：定义对变量进行距离分析。 3．度量标准（Measure）选项栏 • 选择距离分析的测度类型。 • 不相似性：计算不相似性测度； • 相似性：计算相似性测度； • 度量按钮：如果要选择不相似性，单击此 按钮，则弹出如图11-16所示的“度量”对话 框，用于定义距离分析的测度类型。如果要 选择相似性，单击此按钮，则弹出如图11-17 所示的“度量”对话框。
处理缺失值的四种方法
处理缺失值的四种方法在数据处理的过程中，经常会遇到缺失值的情况，而如何有效地处理缺失值，是数据分析的关键之一。
本文将介绍处理缺失值的四种方法，分别是删除法、填补法、插值法和模型法。
首先，我们来看看删除法。
删除法指的是直接将含有缺失值的观测样本删除。
这种方法的优点是简单直接，不需要对缺失值进行任何处理，但缺点是可能会丢失大量的有效信息，导致数据的准确性和完整性受到影响。
其次，是填补法。
填补法是指用一定的规则或算法将缺失值替换为其他数值。
常用的填补方法包括用均值、中位数、众数填补数值型变量的缺失值，用最频繁值填补分类变量的缺失值。
填补法的优点是可以保留数据的完整性，但缺点是可能会引入噪音，影响数据的准确性。
第三种方法是插值法。
插值法是指利用已知数据的特征，通过一定的插值算法来估计缺失值。
常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
插值法的优点是可以更准确地估计缺失值，但缺点是可能会受到数据分布的影响，导致估计结果不准确。
最后，是模型法。
模型法是指利用已知数据建立预测模型，通过模型预测来估计缺失值。
常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等。
模型法的优点是可以更精确地预测缺失值，但缺点是需要建立复杂的模型，计算量大，且对数据的要求较高。
综上所述，处理缺失值的四种方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于数据的特点以及分析的需求。
在实际应用中，可以根据具体情况灵活运用这些方法，以达到最佳的数据处理效果。
希望本文能对您有所帮助，谢谢阅读！。
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式”对话框，此对话框是用于设置显示输出表格中的缺 失数据模式和范围。
模块解读
§ 3．“描述”按钮
§ 单击“描述”按钮，弹出图11-3所示的“缺失值分 析：描述统计”对话框，设置要显示的缺失值描 述统计变量。
模块解读
§ 4．“估计”选项框：“EM”按钮 § 单击“EM”按钮，弹出“缺失值分析:EM”对话框，
如图11-4所示。此对话框用于设置EM算法的相 关参数。
§ （3）“回归”按钮
§ 单击“回归”按钮，弹出“缺失 值分析:回归”对话框，如图 11-5所示。此对话框用于设 置回归法的相关参数。可以 选择残差、普通变量、 Student’t变量或无调节。
SPSS中的缺失值处理方法
§ 3．缺失值分析 § ① 缺失值的描述和快速诊断：用灵活的诊断报告来评估缺失值
问题的严重性，用户可以观察到它们在哪些变量中出现，比例 为多少，是否与其他变量取值有关，从而得知这些缺失值出现 是否会影响分析结论。
§ ② 得到更精确的统计量：提供了多种方法用于估计含缺失值数 据的均值、相关矩阵或协方差矩阵,通过这些方法计算出的统计 量将更加可靠。
§ 图11-11所示通过单个方差t 检验有助于标识缺失 值模式可能影响定量变量的变量。按照相应变量是 否缺失将全部记录分为两组，再对所有连续性变量 在这两组间进行t检验。可以看出，年龄信息缺失 者受伤至入院的间隔时间短，指示数据可能并未完 全随机缺失。
§THE END
差，同时给出了各变量的缺失数量和缺失百分
比。提供了数据的一般特征，以住院天数为例 ，均值为18.88天，标准差为11.258，7.4%的个 案缺失住院天数信息，且拥有26个极大值。
§ 图11-9、图11-10所示是使用EM法和回归法进行 缺失值的估计和替换后，总体数据的均值和标准差 的变化情况，其中“所有值”为原始数据特征，另两 行分别是采用EM法、回归法得到的统计参数。
§ 另外，很多统计过程背后的假设都基于完整的个案，而缺失值 可能使所需的理论复杂化，部分分析过程无法完成。
§ 缺失值分析有助于解决由不完整的数据造成的若干问题，尽可 能全面、有效地利用整个数据库。
分类
§ 按照数据缺失形式分 § ①单元缺失：指针对需调查的个案进行调查而
没有得到个案信息。这种缺失在数据分析阶段 常常无能为力。 § ②项目缺失：指在调查内容中某些变量的观测 结果有缺失。
11-1所示的对话框；
§ （2）将“年龄，住院天数，受伤至入院的间隔时间”选入定量 变量框，“性别”选入分类变量框；
§ （3）单击“模式”按钮，弹出如图11-2所示，选中输出选项组 中的“按照缺失值模式分组的表格个案”复选框，从缺失值模 式列表框中选中住院天数和性别两个变量进入附加信息框， 其他采取默认设置。单击“继续”，返回主对话框。
§ ③ 用估计值替换缺失值：使用ＥＭ或回归法，用户可以从未缺 失数据的分布情况中推算出缺失数据的估计值，从而能有效地 使用所有数据进行分析，来提高统计结果的可信度。
模块解读
§ 1．进入缺失值分析
§ 单击“分析”|“缺失值分析”命令，弹出缺失值分析对 话框，如图11-1所示。
§ 定量变量：选入待分析的定量变量。将“年龄”，“住 院天数”，“受伤至入院的间隔时间”三个变量纳入定 量变量框中。
§ （4）“变量”按钮
§ 单击“变量”按钮，弹出“缺失值分析:EM的变量和 回归”对话框。如图11-6所示，用于选择指定变 量的方式，默认使用所有定量变量。
实例详解
§ 例11.1：对某种疾病住院患者的部分调查数据，见例111.sav。
§ 1．操作步骤 § （1）选择“分析”|“缺失值分析”命令，如图11-7所示，弹出图
§ 即“转换”选项卡中的“替换缺失值”菜单过程 。此过程将所有的记录看成一个序列，然后采用某种 指标对缺失值进行填充，它实际上专门用于解决时间 序列模型中的缺失值问题。虽然其中的一些填充方法 也可以用于普通数据，但相比之下，如果在非序列数 据中使用该过程可能得不偿失，应当谨慎使用。常用 的填充方式有算术均数，缺失值邻近点的算术均数，
§ （4）单击“描述”按钮，弹出如图11-3所示，选 择单变量统计量复选框及指示变量统计量选项 组中的“使用有指示变量形成的分组进行的t检验” ，为分类变量和指示变量生成交叉表。
§ （5）选中“估计”选项框中的“EM和回归”，其余 采用默认设置。
§ （6）单击“确定”按钮运行，输出结果。
§ 表11-1所示的“单变量统计”表给出了所有分析变 量未缺失数据的频数，定量变量的均值、标准
§ ③ 非随机缺失（Missing Not at Radom，MNAR）指数据的缺 失不仅与其他变量的取值有关，缺失率与缺失数据有关，也和 自身有关。这种缺失大都不是由偶然因素所造成的，常常是不 可忽略的。
SPSS中的缺失值处理方法
§ 1．删除缺失值 § 最常见、最简单的处理缺失数据的方法，使用这
种方法时，如果任何个案在某一变量含有缺失数据的 话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所 占比例比较小的话，这一方法十分有效。然而，这种 方法却有很大的局限性，它是以减少样本量来换取信 息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏 在这些对象中的信息。
SPSS中的缺失值处理方法
§ 2．缺失值替代
分类
§ 按照缺失机制与方式分
§ ① 完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR） 指已评价的结果或即将要进行的评价结果中，研究对象的缺失 率是独立的。即缺失现象完全随机发生，与自身或其他变量的 取值无关。
§ ② 随机缺失（Missing at Random，MAR）指缺失数据的发生 与数据库中其他无缺失变量的取值有关。某一观察值缺失的概 率仅依赖已有的观察结果，不依赖未观察到的结果。MAR是最 常见的缺失机制。
IBM-SPSS
第11章 缺失值分析
背景
§ 在资料收集过程中，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。
§ 因此，缺失值分析是数据处理工作中常见的问题之一，如果处 理不当，会导致部分分析过程简单地从分析中丢弃这些有缺失 的个案；也可能会使分析结果精度降低,出现偏倚甚至是错误的 结论；
§ 分类变量：选入待分析的分类变量，选入分类 变量后，还可以在下方的最大类别处设置允许 的最大分类数，超过此临界值的分类变量将不 再进入分析，软件默认25。将“性别”纳入分类变 量框。
§ 个案标签：用以选入标签变量用于对结果进行 标识。
§ 使用所有变量：单击此按钮，左侧源变量列表 的所有变量将进行特定的分析列表框，数值型 变量将全部进入定量变量框，字符型等变量全 部进入分类变量列表框。