SPSS如何删除含有缺失值的观测单位_SPSS如何处理缺失值
SPSS如何对含有缺失值的观测单位进行删除?本人也尝试着用过很多网友的建议,如在SPSS 的统计分析程序中, 打开options 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analy2sis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的 观察单位) ;但我看了一下SPSS17.0里面的菜单栏,没发现什么options 按钮啊,不过在“分析”栏目里有个“缺失值分析”,但里面没有“exclude cases analy2sis by analysis ”。
在transform 里有一个replace missing values 程序,可以操作
点击Data按钮,弹出下拉菜单,进入其中“selec case”选项,选择use filter variable选项,添加你要处理的case,然后在Output中,你若选择delete unselect case,结果就是将有缺失值的case删除掉,如你在Output中选择filter out unselect case,结果就是将有缺失值的case屏蔽掉,
解释反了。你若选择delete unselect case,结果就是将无缺失值的case删除掉,如你在Output中选择filter out unselect case,结果就是将无缺失值的case屏蔽掉,
LZ说的option是在具体分析,比如回归分析、方差分析中的option,而不是spss菜单栏上的option。这种情况又怎么处理呢?
变量的值应该是有范围的,在“选择个案”中,选“如果条件满足”,在“如果”中把条件设定为变量值可能出现的所有范围,比如>=0,这样所有有值的样本就被选择出来了。然后删除其他未选择样本,就可以剔除缺失值了。我找了好几个小时,只总结出这种笨方法,不知道是不是可以用。
在数据-个案选择中选择条件,然后找到MISSING这个函数,输入如下即可:
这里的T15到T19是我的变量~ MISSING(T15) & ~ MISSING(T16) & ~ MISSING(T17) & ~ MISSING(T18) & ~ MISSING(T19)
SPSS如何处理缺失值
对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 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) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;
(2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS提供的工具进行估计. 在“transfo rm ”菜单下的“rep lace m issing values”
列出了5 种替代的方法:
(a) series mean: 以列的算术平均值进行替代;
(b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代;
(c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代;
(d) linear interpo lat ion:根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代;
(e) linear t rend at po int: 用线形回归法进行估计和替代; (3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.
spss 数据分析
SPSS Modeler数据挖掘实战案例培训
张文彤老师主讲!
培训时间:2017年5月19日-5月21日(3天)
培训地点:上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼
培训费用:现场班:3600元/人,全日制在校学生(不含博士)2800元/人
远程直播:2600元/人,全日制在校学生(不含博士)8折优惠。
授课安排:
(1) 授课方式:使用SPSS Statistics 中文版,SPSSModeler,中文多媒体互动式授课方式。
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30 (16:30-17:00答疑)
本期课程,现场班限报20人,名额有限,报名从速!
张文彤老师SPSS暑期特训https://bbs.pinggu.org/thread-4194536-1-1.html
课程目标
大数据时代的来临,催生了各行业对数据分析的强烈需求,而紧密结合商业需求的数据挖掘技术就是其中引人注目的一个重要分支。但这一技术并非单纯的分析方法,必须结合具体的业务场景才能领悟其精髓所在。
本课程定位为实战操作培训,是多年来数据分析与数据挖掘项目实战的经验结晶,课程将以IBM SPSS Modeler 14.1版为工具,提供医疗、金融、保险、快消品、互联网等多个行业的案例,完全基于数据分析实战的需求、思路和流程详细讲解案例实战操作,使学员在同步的学习和操练中能聚焦于对数据挖掘思想、流程、分析经验的领悟,从而更快的提高自身的实战能力。
讲师介绍:
张文彤 博士,数据挖掘、市场研究、统计软件教学/应用领域专家,现任上海昊鲲企业管理咨询有限公司技术创新与发展中心负责人。
培训教材:
张文彤,钟云飞. IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹. 北京:清华大学出版社. 2013
本书案例数据下载(此即课程教学用数据):http://www.StatStar.com
学员对象:
从事数据分析相关工作,希望提升数据挖掘实战能力的企业数据分析人员。
从事咨询、科研等与数据挖掘应用领域相关工作的专业人士。
从事数据挖掘和统计分析等相关领域教学的高校教师。
有志于从事商业数据挖掘分析工作的学生。
有志于学习数据挖掘技术和软件的社会各界人士。
学员要求:
本课程需要学员熟悉Windows系统的基本操作。
本课程的重点在应用Modeler进行数据挖掘的实战分析,因此要求学员已经具有基本的统计理论基础(正态分布、标准差、t检验等),并了解数据管理方面的一些基本知识。
学员不要求事前学习过IBM SPSS Modeler,但如能在课前对该软件的基本操作加以了解,将会大大有利于课程的进行。
课后答疑讨论:
讲师新浪微博:@文彤老师
培训优惠及注意事项(后三项优惠不叠加)
(1)赠送课程视频。
(2)现场班老学员可以享受9折优惠。
(3)同一机构3人以上报名,9折优惠。
(4)同一机构6人以上报名,8折优惠。
(现场班报名)
(远程直播班报名)
咨询联系
曹老师
电话: 010-53605625
手机: 18810531180(微信)
QQ:2881989706


邮箱:caolibo@pinggu.org
樊老师
电话:010-68472707
手机:18611083334
QQ:2881989705

邮 箱:fanyuliang@pinggu.org