SPSS问卷缺失值【011-1期】

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在日常工作及科学研究中，当处理样本较大的群体调查时，由于多种原因可能会导致所收集的数据不完整，这时的初始数据中就含有缺失值。缺失值带来许多负面影响。比如：含缺失值的观测可以看作是正常观测的系统误差，就会导致计算结果不准确；获得的信息比预期要少，这导致计算统计量的精度低；许多统计过程的假设是基于完整数据的，数据不完整将导致计算过程无法进行。
在SPSS中可以采用多种方式对缺失值进行灵活处理。比如，在各个统计析过程里加入处理缺失值的选项，或者在分析通过缺失值替换过程前先处理缺失值。本章将介绍专门的缺失值分析过程。

11.1 调查问卷缺失值处理方法
缺失值是统计人员和数据采集人员所不愿见到的，但也是无法避免的。在大型的数据采集任务中，即使有着非常严格的质量控制，含有缺项、漏项的记录也可能很容易地达到10%。进行敏感问题的调查时，缺失值问题就更加突出了，比如问卷中涉及了家庭收入、婚外性伴侣问题时，许多受访者都会以漏填来避免尴尬。
有些统计分析方法采取将含缺失值的观测记录直接删除的做法，当缺失值较少时，这有太大问题；但当缺失值数量较多时，这样做会直接丢失大量的信息，并有可能会导致错误结论，故而进行更为系统的缺失值分析是非常有必要的。

11.1.1 缺失值的类型与处理方法
数据的缺失是有一定规律的，其缺失方式大致可以分为以下3种：完全随机缺失(Missing
Completely At Random， MCAR) 、随机缺失(Missing At Random， MAR) 和非随机缺失(Missing AtNon-Random， MANR) 。

1. 完全随机缺失
完全随机缺失的含义就是指缺失现象完全是随机发生的，和自身或其他量的取值无关。这是缺失值问题中处理起来比较简单的一种，可以直接将缺失值删除，无须单计偏差，这样做唯一的缺点是会丧失一些信息；也可以采用均值替换等方法处理缺失值，以充分利用样本信息。
要评估M CAR假设是否成立，可以通过比较回答者和未回答者的分布情况进行验证，也可以
使用单变量f检验或Little’sM CAR检验进行更精确的推断。事实上， MCAR的情况非常少见，
而且上述的检验方法都只能证明MCAR假设不成立，而不能证明其成立，因此在对缺失情况
作评价时一定要相当谨慎，切不可妄下结论。

海神之光提示：SPSS版本及参考文献

1 SPSS版本
版本25.0

2 参考文献
[1]张文彤.SPSS分析基础教程[M].高等教育出版社.2004.
[2]张文彤.SPSS分析高级教程[M].高等教育出版社.2004.
[3]倪雪梅.精通SPSS统计分析[M].清华大学出版社.2010.
[4]王彤.医学统计学与SPSS软件应用[M].北京大学医学出版社.2008
[5]杜强.SPSS统计分析从入门到精通[M].人民邮电出版社.2011
[6]吴明隆.SPSS统计应用实务-问卷分析与应用统计[M].科学出版社.2010
[7]吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用[M].重庆大学出版社.2009
[8]宇传华.SPSS与统计分析 [M].电子工业出版社.2007

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