我在用SPSS数据录入时遇到了点问题,关于缺失值输入的问题,不知道离散缺失值或者可范围选择那个怎么填写
我在用SPSS数据录入时遇到了点问题,关于缺失值输入的问题,不知道离散缺失值或者可范围选择那个怎么填写形象点说吧,我的问卷中第5题有一个选项是：如果您选择了“没有”,请直接跳至13题.那么如果有人选择了“没有”,跳到13题了,那么我对于该问卷中,6到12题的数据需要怎么处理呢?我想是否可以使用“缺失值”来代替呢?我是第一次用SPSS,请详细点说明,那个输入“离散缺失值”时,怎么有三个方框啊,怎么填呢?还有如果选择“范围加上有选择的离散缺失值”,怎么填呢?另外,这两者有什么区别啊?有赠分!
SPSS的缺失值分为系统缺失值和用户缺失值两种,这两种缺失值有不同的用途,最好把它们区分开.针对你的问卷,如果应答者应该回答而没有回答该问题,例如应答者的年龄没有被回答,那么这一项就应该是系统缺失值,你在输入时就不要填入任何数字或字母.你的“请直接跳至13题”所造成的6到12题数据的缺失应该属于用户缺失值.户缺失值必需由用户明确指出：如果你选择“离散缺失值”时,你可以填入1--3个数字来定义缺失值,这些数字一般要远离你使用的编码（一般是1,2,3,等等）,以免输入时产生混淆而造成录入错误.我比较喜欢使用101,102,103等数字来自定义户缺失值.这样,你的6到12题的数据就只需要输入101,或102,或103,SPSS就可以把它们认定为户缺失值了.如果你选择“范围加上有选择的离散缺失值”时,你可以一个数字范围来定义用户缺失值,例如在在low里输入101,在high里输入110,那么在101--110的范围内,SPSS就可以把它们认定为户缺失值.此外,你还可再另外指定一个数字（例如201）来定义用户缺失值.需要指出的是,这两种自定义户缺失值的方法并没有好坏优劣之分,那种方便你就使用哪种,SPSS的目的就是为了方便用户指定用户缺失值而已.
我有更好的回答：
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与《我在用SPSS数据录入时遇到了点问题,关于缺失值输入的问题,不知道离散缺失值或者可范围选择那个怎么填写》相关的作业问题
录入的时候可以直接省略不录入分析的时候也一般剔除这样的样本.但也有替换的方法,一般有： 均值替换法(mean imputation),即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换,但这种方法会产生有偏估计,所以并不被推崇.个别替换法(single imputation)通常也被叫做回归替换法(regressi
“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.05的显著性水平下显著.你的什么符号都不带,说明你的结果不显著.现在电脑里没有SPSS,所以不能确定,但其他软件一般的情况
spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值（国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值）,也就是该因素的水平具有统计学差异.spss除了给出f值外,还同时给出了该f值所对应的P值(spss称为Sig值,Sig
得分为负的,说明该样本对就的因子得分低于平均分.平均分为0.所有得分之和为0. 再问： SPSS进行因子分析后，为什么保存的因子得分的变化趋势与X1、X2、X3、X4相关题项的取值的变化趋势不一致？例如，从题项X1、X2、X3、X4中提取一个因子F，在问卷001中X1、X2、X3、X4分别取值为1、1、1、1；在问卷0
Transform->Compute,在Target Variable里给一个新变量名,在Numeric Expression里写入公式：ARSIN(SQRT(原变量名)),OK就行.
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面 有 显示因子得分系数矩阵那一项
恩!第一个是特征值.一般有大于1的或者大于0.5,累计方差百分比一般要求大于85%才能够进行主成分分析.得到的是每个变量的指标,相关系数吧a.然后就是根据特征值b,求向量系数u,u=a/sqr(b).这样就得到了系数.F1=α11x1+α12x2+ ...+α1pxpF2=α21x1+α22x2+ ...+α2pxp.
这个问题很难啊
不能用平均法,而是用因子分析中累积贡献率和因子得分的乘积来计算每年的综合排名,至于再计算五年的平均数,不太科学,应该按照综合指数法计算一些变量,如发展速度,5年平均发展速度、增长速度等,在大部分评价中平均数好像不太常用. 再问： 我说的平均数是把五年的数据平均，然后将平均数放入SPSS中，得出一个排名。这样做事为了忽视
根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量（以上内容请参考吴明隆统计实务）,否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可以操作.所以,如果想继续做,那就加被试. 再问： 可是我要分析一个省11个城市的生活水平，样本量只能是11，要怎么做？
只能定义为“字符型”变量.
不是,看是否有关系应该看sig,你现在系数为负,只能说统计学上负相关 再问： 负相关是什么意思？下面的是小数，但是我要研究的结果应该是大于1的数字啊？小数表示什么意思啊？ 再答： 负相关意思是自变量增加，因变量减少，你图有点小，我手机看不清，不清楚你说的要大于1什么意思？小数就是表示精确点的数值啊再问： 你是不是精通这
在用spss作图时,特别是饼图,如何不显示缺失值.这个问题除了1楼的做法.还可以直接在图上面单击,那样可以去掉缺失值,还能把一些不要的自变量也去掉,另外还可以更改颜色,字体,是否在图中显示数值或百分值等.在用二分法录入多选题之后,如何统计,如何和其它题做交叉分析这个问题,因为多选题只能是0或1,也就是选还是没选.输完后
第一步是整理数据,首先定义变量,这个不是很难.第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系.所以确定农民收入为因变量,而其他为自变量.通过analyze下面的regression来完成.即把农民收入选进因变量,其他（除年份和总计）作为自变量分析.当然里面还有像statistics等这些功能项,你作为默认就行了
是变量数量级差距比较大,建议对大数据的那一列通除以一个数,使得各变量在一个数量级内,就不会超过容差限制了.
至少两列,一列金标准结果（即是否患病）,一列新方法的检测数值ROC曲线分析中会生成曲线坐标值,根据各取值的特异度和灵敏度之和最大的原则求得cutoff
可以并联,将电容器的正极与电池的正极相连,电容器的负极与电池的负极相连即可,电容器的耐压要高于电池的电压,电容器的容量较大的话,连接瞬间充电电流可能比较大,先连接好一根线,另一根线可以先串一个电阻给电容预充电,把电阻去掉再连接上.
打开ie属性 最后一个选项 还原默认 试试看看
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spss 18数据分析基础与实践 第三章数据预处理
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缺失值（2）
《SPSS 18数据分析基础与实践》第3章数据预处理求，本章主要讲述SPSS进行数据预处理的几种方法：可视化变量分段是对连续数据进行离散化，它把变量取值的细节进行简化、分类，它是对总体进行把握的一种十分有用的方法；缺失值填补是SPSS提供给数据分析工作者的一种简单易行的处理缺失数据的方法；而数据校验可以方便地让分析者找到现有数据中不一致或者录入数据中存在的错误。本小节为大家介绍缺失值。
作者：李洪成来源：电子工业出版社| 00:23
3.2& 缺失值（2）
在图3-18所示的对话框中，把变量mpg选到"新变量（N）"框中，填充后的变量名称默认为mpg_1，填充方法采用默认的序列均值方法，如图3-19所示。设置完成后，单击【确定】按钮。
（点击查看大图）图3-19& 填补缺失值生成新变量
数据视图窗口中将出现新生成的变量mpg_1，所有缺失值都以序列均值23.5填充，如图3-20所示。
以上操作可以通过下列语法命令完成：NEW&FILE. &DATASET&CLOSE&ALL. &GET& &&&FILE='D:\SPSSIntro\Cars.sav'&. &DATASET&NAME&myData&WINDOW=FRONT.& &DATASET&ACTIVATE&myData. &RMV&/mpg_1=SMEAN(mpg). &EXECUTE.&
（点击查看大图）图3-20& 填补后的数据视图单击 （【检索最近使用的对话框】的快捷方式）按钮，回到刚才的"替换缺失值"窗口，即图3-19。重复选择mpg进入"新变量（N）"窗口，每次采用不同的缺失值填补方法：mpg_2采用2个临近点的均值填补；mpg_3采用4个临近点的中位数；mpg_4采用线性插值法填补；mpg_5采用点处的线性趋势法填补。选择不同填补方法后需要单击【更改（H）】按钮，否则选定的填补方法不能生效。设置完成之后的对话框，如图3-21所示。
（点击查看大图）图3-21& 多种替换缺失值方法
单击【确定】按钮，回到数据视图。当前活动数据集中生成了5个新的经过填补的mpg变量：mpg_1、mpg_2、mpg_3、mpg_4、mpg_5。
以上操作可以通过下列程序来完成：NEW&FILE. &DATASET&CLOSE&ALL. &GET& &&&FILE='D:\SPSSIntro\Cars.sav'&. &DATASET&NAME&myData&WINDOW=FRONT.& &DATASET&ACTIVATE&myData. &RMV&/mpg_1=SMEAN(mpg)& &&&/mpg_2=MEAN(mpg&2)& &&&/mpg_3=MEDIAN(mpg&4)& &&&/mpg_4=LINT(mpg)& &&&/mpg_5=TREND(mpg). &EXECUTE.&
回到变量视图，把mpg和新生成的5个变量拖拽到一起进行比较，数据视图如图3-22所示。
（点击查看大图）图3-22& 替换缺失值后数据视图
由图3-22可看出，不同的缺失值填补方法填补后的结果是不一样的。
序列均值为取整列数据的均值。
临近点的均值为取该缺失值临近的几个点的均值，具体几个点由附近点的跨度来设定。
临近点的中位数为取该缺失值临近的几个点的中位数，具体几个点由附近点的跨度来设定。
线性插值法应用线性插值法填补缺失值。用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值。
缺失点处的线性趋势法应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值。
此外，更多专业的缺失值分析及填补方法，可通过SPSS Statistics 18.0的缺失值分析（Missing Value Analysis）模块实现，有兴趣的读者可查阅缺失值分析模块的相关资料。
注意：如果分析中没有用到含缺失值的变量，可以不用关心缺失值问题。在SPSS相关的分析过程中，选择"按对排除个案（P）"，这时如果没有用到含缺失值的变量，缺失值对分析没有影响；如果选择"按列表排除个案（L）"，含有缺失值的个案将不会用于分析，可能会造成信息损失。
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