这篇文章主要介绍了spss缺失值填补方法有几种，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

成都创新互联公司服务紧随时代发展步伐，进行技术革新和技术进步，经过十多年的发展和积累，已经汇集了一批资深网站策划师、设计师、专业的网站实施团队以及高素质售后服务人员，并且完全形成了一套成熟的业务流程，能够完全依照客户要求对网站进行成都网站设计、成都网站制作、建设、维护、更新和改版，实现客户网站对外宣传展示的首要目的，并为客户企业品牌互联网化提供全面的解决方案。

spss缺失值填补方法有：1、均值插补，用该属性的众数来补齐缺失的值；2、利用同类均值插补；3、极大似然估计，通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计；4、多重插补，根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

本教程操作环境：windows7系统、SPSS 26.0版、Dell G3电脑。

1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=（X1，X2...Xp）为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量。

那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。

3、极大似然估计（Max Likelihood ，ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。

这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

扩展资料

缺失值产生的原因很多，装备故障、无法获取信息、与其他字段不一致、历史原因等都可能产生缺失值。一种典型的处理方法是插值，插值之后的数据可看作服从特定概率分布。另外，也可以删除所有含缺失值的记录，但这个操作也从侧面变动了原始数据的分布特征。

对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“spss缺失值填补方法有几种”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

网站题目：spss缺失值填补方法有几种
网站URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/gigceo.html