品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

在对数据进行分析之前，如果想要分析得到的结果更为精确，最好是对数据进行预处理，将数据中的缺失值、冗余值处理掉。在SPSS中就有很多种缺失值处理方法，为了让大家更好的处理数据中的缺失值，下面给大家详细讲解，SPSS缺失值的处理方法有哪些，以及SPSS数据缺失值太多怎么办。

一、SPSS缺失值的处理方法有哪些

在SPSS中，处理缺失值的方法有很多，不同的处理方法适用不同的数据集，下面给大家讲解具体都有哪些方法。

1、直接删除法。这种方法是最直接的一种方法，只需要通过SPSS的筛选功能将数据集中的缺失值筛选出来，直接删除掉即可，如果数据集的数据样本不多，可以直接观察缺失值，找到后删除即可。

2、替换法。这种方法不需要对缺失值进行删除，但需要对缺失值数值进行替换。可以根据数据的数据样本分布情况，选择使用变量数据的平均值、中位数、众数等进行替换，这样既保留了数据集中的数据样本数量，也不会对分析结果造成太多的影响。

3、多重插补法。多重插补方法相比于上两种方法会更为的准确，采用的替换方式是通过数据集中的已有变量预测缺失值数值，这样预测出的缺失值会更为适合数据集。不过在使用多重插补方法的时候，要注意数据集的数据分布。

二、SPSS数据缺失值太多怎么办

SPSS数据中的缺失值太多可以使用上述的三种缺失值处理方法对缺失值进行替换，接下来以替换法为例给大家详细讲解，如何处理缺失值。

1、在SPSS中通过【导入数据】功能，将数据导入到SPSS中，可以看到数据中有三个缺失值。

2、在SPSS菜单栏点击【转换】菜单中的【替换缺失值】选项。

3、在【替换缺失值】窗口，将缺失值变量移动右侧，并在【名称】输入框中输入新的变量名称，点开【方法】下拉列表，选择合适的替换方法，点击【确定】按钮即可。

4、完成之后，在SPSS数据视图中就会多出两个新变量，其中的缺失值也已经替换完成，如下图。

三、SPSS怎么筛选数据缺失值

在SPSS中，如果想要直接删除缺失值，需要先将所有的缺失值找出来，这就需要运用到SPSS的筛选功能，下面给大家详细讲解，如何在SPSS中筛选缺失值数据。

1、在SPSS菜单栏选择【数据】菜单栏中的【选择个案】选项。

2、在【选择个案】窗口，勾选中【如果条件满足】，点击【如果】按钮。

3、在【选择个案：if】窗口的【函数组】点击【缺失值】，双击【Missing】函数，将其放入到公式输入框中，设置如下图中的公式。

4、完成以上操作，返回数据视图，可以看到缺失值样本数据已经用斜线进行了标注，接下来只需要进行删除即可。

总结：以上就是SPSS缺失值的处理方法有哪些，以及SPSS数据缺失值太多怎么办的全部内容。本文不仅给大家介绍了SPSS的三种缺失值处理方法，还给大家介绍了如何在SPSS中进行缺失值替换。同时，也给大家讲解了在SPSS中如何筛选缺失值，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠