品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

今天我们要分享的内容是如何利用SPSS软件补全数据缺失值，在实际研究中，我们经常会遇到样本数据缺失的情况，数据的缺失在一定程度上会影响数据统计结果的偏差，特别是对于样本量少的数据来说，如果数据缺失量较大时甚至会影响到最终结论的得出，所以对数据缺失值进行补充是非常有必要的。接下来的内容我们将来学习一下SPSS插值法补全数据怎么操作，SPSS插值法补缺失数据的具体步骤。

一、SPSS插值法补全数据怎么操作

SPSS插值法补全缺失值的数据处理主要有：序列平均值、临近点的平均值、临近点的中间值、线性插值、临近点的线性趋势这几种方法。今天就以下面的数据为例来为大家详细讲解SPSS插值法补全数据怎么操作。

1、将数据录入至软件中，如果数据样本量较大的话，点击菜单栏中的【分析】按钮，在下拉列表中找到【描述】-【统计频率】按钮，在频率面板中可以快速查看原数据变量是否有缺失值。

2、后续我们可以在输出结果的频率表中查看统计结果，从统计表中我们可以看出该样本中销售额和销售量都各自存在缺失值，为了保证研究结果的准确性，我们需要对数据缺失值进行处理。

3、点击菜单栏中的【转换】按钮，在下拉列表中选择【替换缺失值】选项，打开替换缺失值对话框，点击面板中的【方法】模块的小三角，具体如下图所示，我们可以看到SPSS中提供了五种缺失值填补的方法。在这里，我们可以采用【序列平均值】的方法来填补数据中的缺失值，它是通过销售额、销售量中已有的数据值的平均值来填补缺失值。

4、在替换缺失值面板中，我们把销售量、销售额分别添加到【新变量】框中，选中新变量框中的销售量和销售额，在方法模块中选择【序列平均值】作为替换缺失值的方法，然后点击【确定】按钮，就可以完成对销售量和销售额缺失值的插补操作。

二、SPSS插值法补缺失数据

1、我们完成上述操作后，软件会根据我们的设置进行插补填充，并在窗口中生成替换缺失值的结果变量，从创建函数结果SMEAN (销售量)和 SMEAN (销售额)中我们可以看出，它是使用了序列平均值法对销售量和销售额变量的缺失值进行了替换操作，其中销售量和销售额中各有2个缺失值进行了处理。

2、然后切换回SPSS数据视图界面，我们可以看到数据表中新生成的变量销售量_1和销售额_1，数据中的缺失值已经填补完整。

3、除此之外，我们还可以尝试其他的填补方法，例如线性插补方法或者临近点的中间值等等，不过不同的缺失值填补方法填补后的结果是不一样的。

以上就是关于SPSS插值法补全数据怎么操作，SPSS插值法补缺失数据的全部内容，我们在通过SPSS软件对数据缺失值进行补充时，方法一定要正确，这样才能在最大程度上降低统计结果的错误，减少统计结果偏差的大小，想要了解更多关于SPSS的操作教程，欢迎访问 IBM SPSS Statistics中文网站。

作者：EON