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1、、缺失值处理缺失值是数据分析中一个非常常见的现象，出现的主要原因有：设备故障、拒绝回答、测验时走神等，对此应对缺失值的进行检测，默认缺失值以黑点表示，可以通过快速浏览数据列表发现，记录下缺失值所在的变量即数据的列。缺失值的处理方式有以下三种：（1）剔除有缺失值的观测单位，即删除数据列表中缺失 值所在的数据行。在的统计分析程序中，打开按钮，便会出现缺失值的处理栏，可分别选择下列选项：“剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位”、“ 剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位” 。虽然 这种做法可以为执行许多统计分析命令扫清障碍，但要求每一步统计分析都联系于特定的有效样本容量，而样本容量不能稳定会给整个分
2、析带来不便。（2）对缺失值进行估计后补上。主要有两种方法：一是根据文献报道等知识经验进行估计；二是用提供的工具进行估计。在“”菜单下的“”列出了种替代的方法：）：以列的算术平均值进行替代；）：以缺失值邻近点的算术平均值进行替代；）：以缺失值临近点的中位数替代；）：根据缺失值前后的个观察值进行线性内查法估计和替代；）：用线形回归法进行估计和替代。（3）将缺失值作为常数值，如：作为“ ”。、奇异值和极端值的处理奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值，由于它的夸大作用，常常会歪曲统计结果，导致犯一类和二类错误。导致奇异值和极端值的原因：（）数据输入时出错；（）在不同数据格式之间进行转换时
3、，缺失值处的数码代号被当成了实际观测值；（）出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体；（）考察的样本相对于正态分布有比较多的极值。奇异值和极端值的检测：在描述统计分析菜单下，点击（探索性分析）对话框后把变量选入框中，单击统计量选择描述统计量，单击图可以选择箱形图、茎叶图、直方图与正态检验的图等检测有无极端值和奇异值。通过箱形图可以发现数据中的异常点，对数据进行核对、检验和筛选。以箱形图为例，箱形图中都标有奇异值的行号。箱形图图形的含义是：中间的粗线为中位数，灰色的箱体为四分位，两头伸出的线条表现极端值（下线为最小值、上线为最大值）。箱形图用离群值和极端值表示那些在绳索外侧的值。离群值，是指值与框
4、的上下边界的距离在倍框的长度到倍框的长度之间的个案，在图种用“”号表示。极端值是指值距离框的上下边界超过倍框长的个案，用“” 号表示。框的长度是四分位数之间的全距。如图所示，对某问卷中家庭收入进行分析的箱形图中既有离群值也有极端值。图中个极端值分别位于：号家庭、号家庭、号；此外个离群值为：号家庭、号家庭。有时，鉴于号家庭远远游离于箱体、绳索及邻近的极端值所组成的群体之外，可以把它视作飞点。减少奇异值和极端值影响的方法：（）将奇异值和极端值作为缺失值处理：在“”视图中点击“ ” 栏下含有奇异 值和极端值的变量，弹出“ ” 对话框，有个选项可以使用：）“”最多可以指定个数值为缺失值；）“ ”指定某
5、一取值范围内的数值为缺失值；）“ ”指定某一取值范围和某一特定数值为缺失值；（）根据检测的奇异值和极端值，用“”工具中的“ ”对数据的取值范围进行限定，然后再进行统计分析；（）对奇异值进行估计，方法同缺失值的估计；（）将原始数据转换成标准分数（）或进行其他的转换后再进行统计分析；（）删除奇异值所在的观察单位。、统计分析前的假设检验许多统计检验都需要样本数据服从正态分布，并且相关联的变量之间应方差齐同。若不符合上述条件便应进行数据转换，否则便会导致错误。但大样本数据可以近似地认为其为正态分布，而不用去进行正态性检验。“” 下的“”，“” 和“ ”可以完成这些工作。（）方差齐性检验（）“” 和“”
6、的功能基本相同，都可进行正态性检验和方差齐性检验。若满足方差齐性，则可进行下一步工作；若不满足，选“”进行数据变换来满足。方差齐性，有种方法可供选择：（）：取自然对数；（）：取平方根的倒数；（）：取倒数；（）：取平方根；（）：取平方；（）：取立方。若提供的种变换均不能满足要求，应考虑采用非参数统计的方法。（）正态检验（）在“”中可进行正态检验，及做出图。若不支持正态分布，则应进行数据变换，方法同方差齐性检验，或选用非参数统计的方法。、相关分析前的数据检查相关分析之前应用“”对数据进行观察。当一个变量取值范围很窄时，应做数据变换后再进行相关分析，否则会使相关的资料得出不相关的结论；在做连续变量和
7、等级资料的相关或两个等级资料的相关时，若的被试都选择等级资料中的一种情况（如：的被试都选择“严重”），则相关性通常会很低，对这类数据应用其他方法进行分析；当均值是一个很大的数，而同时标准差很小时，相关系数值通常也会很小，对这样的资料不宜做相关分析。摘自刘莹在问卷数据校验中的应用研究，科技资讯（）。多项选择题数据的输入方法1：多重二分法。有多少选项就设多少个变量，某个个案 选择了某项则在该变量名下录入“1”，未选择某项则录入“0”，即将每个变量变成类似于“是”、“ 否”的选择题。方法2：多重分类法。有多少选项就设多少个变量，某个个案 选择了某项则在该变量名下录入“1”，未选择某项则录入“0”。例
8、如，某个个案选择了第“1”、“3”、“4”项, 则依次录入“1、 0、 1、 1、 0、 0”。方法3：多重分类法。选了多少项就设置多少个变量，如命名 为 seq1、seq2 和 seq3 ，如果某个个案选择了第“1”、“3”、“2”项时，则依次输入“1”、“3”、“2”。方法4：多重分类法，利用Excle 的分列功能。第一步，设置一个变量，命名为 var1。第二步，录入数据。例如 ,某个个案选择了第“1、 3、 2”项，则输入“1 3 2”。第三步 ,将该多选题及其数据另存为 Excle文件。第四步 ,在excle 中将 var1 这一个变量分列 ,步骤是“选定该变量 数据 分列 固定宽度
9、下一步使用鼠标分列 下一步 完成。这样 ,原来的一个变量组成的数据库转化为由几个变量组成的新的数据库 ,如下。第五步 ,将新的变量 Seq1 ,Seq2 ,Seq3 保存。最后 ,使用 SPSS软件读 取该数据文件。多项选择题的数据集合的定义可从两种方式进入：(1)从菜单Analyze（分析）ultiple esponse（定义多重响应集） 进入。(2)从菜单Analyze（分析）Tables（表）ultiple esponse Tables（多响应集）进入。例：项目、您的性别：男 女项目、您购车时，哪些因素会影响你的购车决策。（允许选择 个答案，而且要求被调查者按主次顺序选出答案，如，即价格
10、最重要，其次是款式，再次是性能。）性能 款式 油耗 品牌 价格 颜色 其他从菜单（分析）（表） （多响应集）进入：第一步：在 （设置定义）框是选入需要加入同一个多项选择题变量集的变量系列，这些变量必须进行分类， 并按照相同的方式来编码。若项目是按多重二分法编码，将 （设置定义）框中的、 放入 （集合中的变量）框，在 （将变量编码为）单选框中的选择 （二分法），在 （计数值） 右侧框中输入。若项目是按多重分类法编码，将 （设置定义）框中的、 放入 （集合中的变量）框，在 （将变量编码为）单选框中的选择（多重分类法编码方式），则需要设定取值范围，在该范围内的记录值纳入分析。一般的取值范围是该多项选
11、择题选项的最大和最小代码，因此，在右侧框中输入，后输入。第二步： 定义多重反应分析的变量集的名称并附上名称标签。在（名称）框是输入多项选择题变量集的名称，项目命名为“”。在（标签）框是多项选择题变量集定以一个名称标签，项目用的是“购车 决策影响因素 ”。第三步：单击钮，将定义完成的“变量集” 填加到“ 多选集”（ ）中，此时变量集名前自动添加了集符号“ （如：）。框是存放已定义好的多项选择题变量集的列表，在此框中可定义多个，它左侧的三个按钮、和，分别用于添加、修改和移出变量集的定义。第四步：最后单击按钮，相应的多项选择题变量集就定义完成了。在统计软件中的多重反应分析过程（），最多可以定义个多项
12、选择题变量集，对于一次问卷调查一般不会有超过个的多项选择题，所以完全够用了。多项选择题的分析多项选择题的数据集合定义完成之后，就可以对数据进行分析。分析包括两种：频数分析和列联表分析。、频数分析过程多项选择题的频数分析过程（），只能通过 菜单里的过程实现，生成多项选择题的频数分析表比较简单。从菜单 进入。然后从框中将分析对象（本例如购车决策影响因素）选入右边的（）框，其他默认，单击钮，多项选择题的频数表就生成了。如表所示。在本次调查中，对名受访者的调查结果为：在决策影响因素中，居于前三位的分别为：价格被选率最高，其次是油耗为，再次是品牌为。、列联表分析过程多项选择题的列联表分析过程（），可以产生多重交叉列联表，而且可以对单元格进行很细致的分析。列联表分析可以通过两种不同的方式进入：（）从菜单进入；（）从菜单 进入。在
