SPSS处理缺失值：删除还是替换？

SPSS处理缺失值：删除还是替换？

在数据分析中，缺失值是一个常见的问题。当我们在使用SPSS进行数据分析时，需要考虑如何处理这些缺失值，以确保结果的准确性和可靠性。处理缺失值的方法有很多种，常见的包括删除或替换缺失值。本文将介绍在SPSS中如何应对缺失值，并提供相应的源代码示例。

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提供了多种删除缺失值的方法，包括删除完全缺失的观测值、删除缺失某个变量的观测值，或者删除缺失超过某一阈值的变量。

以下是删除完全缺失的观测值的代码示例：

SELECT IF NOT MISSING(var1, var2) .

上述代码中，var1和var2分别表示两个变量，通过使用NOT MISSING函数，选择不缺失任何一个变量的观测值，实现删除完全缺失的观测值的目的。

二、替换缺失值
另一种处理缺失值的方法是替换缺失值。当数据集中的缺失值比较多或者缺失值对分析结果造成较大影响时，我们可以选择替换缺失值，以保留更多的有效数据。SPSS提供了几种常用的替换策略，包括均值替换、中位数替换和最近邻替换。

1. 均值替换
   均值替换是一种简单而常见的替换策略，它将缺失值替换为变量的平均值。SPSS提供了一个简单的函数MEAN来实现均值替换。

以下是使用均值替换处理缺失值的代码示例：

RECODE