spss缺失值填补方法有哪些

常用知识 (28) 3个月前

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。

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