1. spss把0变成缺失值
如果缺失值只占数据的5%不到，那么缺失值对数据的影响不大，各种缺失处理方式差异不大，简单点处理就好，比如均值填补，或者索性直接删除有缺失的个案，但均值填补无法利用缺失数据里面可能含有的有效信息，而删除个案有可能导致对数据的结构产生不利影响（比如绩效考核的时候不合格者没有成绩，形成缺失，这样删掉缺失就会让数据缺乏代表性，只有合格者，没有不合格者）。
相较于均值填补，回归填补法要更准确一些（这只限于并非大量缺失的情况，否则回归也会产生有偏的估计如果确实数量较大，建议用EM算法，有不少研究者通过模拟研究表明这种填补法得到的结果最为准确，其操作是spss菜单里选择分析——缺失值分析，会弹出下面这个对话框然后将需要填补缺失的数据选入右边的变量框（要注意变量类型），然后在估计方法那里选EM，然后点击EM按钮，将填补后的数据保存为新数据集就OK
2. spss如何定义缺失值为0
可以采用em法填充弹出窗口后，把所有变量移入 对话框中 ，然后选择EM法，并点击EM选项进入后，保存新数据，就可以完成填充 并生成新的数据集了
3. 如何将缺失值替换为0 spss
方法/步骤:
1.
打开spss系统,在菜单栏中依次选择“分析”|“缺失值分析”命令,
2.
进行相应的设置,设置主要包括以下几个方面的设置: 1)“定量变量”列表框;2)“分类变量”列表框; 3)“个案标签”;4)使用所有变量按钮
3.
设置模式,单击”模式“按钮,弹出模式对话框,用来设置显示输出表格中的缺失数据模式...
4.
设置完成之后,单击”确定“,输出结果。
4. spss缺失值是什么
1、以下表为例，生物成绩中存在缺失值情况，因为样本量本就不大，直接去掉缺失值很可能会影响最后的结果。
2、我们在菜单栏依次点击“转换”、“替换缺失值”。
3、之后会弹出“替换缺失值”对话框。我们将生物字段点选入右侧选框。可以根据个人需要重新命名名称。
4、之后在查看器中可以看到对于缺失值的描述及处理方法。
5、返回SPSS主界面，可以看到新增的一列数据，对于缺失值已经进行了补充。
5. spss缺失值替换为0
对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;(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SPSS 提供的工具进行估计. 在“transfo rm ”菜单下的“rep lace m issing values”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpo lat ion: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear t rend at po int: 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“0”.
6. spss 缺失值
spss新手教程，包含数据的合并、拆分、数据计算、数据的重新编码、频率分析、描述性统计分析、探索性分析、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、线性回归分析、曲线估计。
1名义尺度（Norminal）–即定类尺度，它仅仅是一种标志，用于区分变量的不同值，类别数据之间没有次序关系。例如，人口的性别、商品的名称、身份证、商店类型等。定序尺度（Ordinal）–是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。例如，考试成绩（优、良、中、差）、人的身高等级（高、中、矮）、学历等级（博士、硕士、学士）等。间隔尺度（Scale）定距尺度（Interval），是对事物类别或次序之间间距的测度。例如，100分制考试的成绩、重量、温度等。 定比尺度（Ratio），是指能够测度值之间比值的一种计量尺度。例如，员工的月收入、企业产值等。
2不同的度量尺度的统计数据在SPSS的数据文件中，对应不同的变量数据类型。Ø名义尺度----数值型、字符型 Ø定序尺度----数值型、字符型 Ø间隔尺度----数值型结构定义包括：名称、类型、宽度、小数、标签、值、缺失值、列、对齐、度量标准、角色。
3命名规则：–高版本的SPSS的变量名长度可多达64位，但是由于老版本的SPSS变量名长度应在8位之内，为了避免与老版本及其他软件出现兼容问题，变量名一般仍控制在8位之内且尽量避免中文，必要的中文说明可以放在Label栏中加以说明。–首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。–变量名必须唯一且不区分大小写字母。允许汉字作为变量名，汉字总数一般不超过4个。–变量名不能包含空格–变量名不能与SPSS的保留字相同。SPSS的保留字包括：all、by、eq、ge、gt、leIt、ne、not、or、to、with。系统不区分变量名的大小写。
4Ø变量值标签(Values)【问卷里的单选题】 –变量值标签是对变量的可能取值附加的进一步说明，标签内容最多可以有120个字符，通常仅对类型或分类变量的取值指定值标签 – 例如，将变量Departmt定义为数值型变量时，可以按照下表中规定的值和值标签，具体定义方法见下图。
5Ø选择菜单“文件→打开→数据”，弹出“打开文件”对话框左键单击“文件类型”，即可看到SPSS所能打开的数据文件类型，如下表所示。
7. spss缺失值的处理方法
（一）个案剔除法
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。
（二）均值替换法
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。
（三）热卡填充法
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充
8. SPSS缺失值
缺失值处理简单说就是两种处理，一种是删缺失，一种是填补缺失
在缺失值只占总样本量中很小的比例时，各种处理方式都可以用，区别不大
最简单的，找到那3个缺失的数据，将包含缺失的个案也就是被试都整个删掉不用。
第二种方法是用的人比较多的，均值填补法，在spss菜单中选择：转换——替换缺失值，将含缺失的变量选入右边分析框中，默认的方法就是均值填补，OK即可
第三种就是比均值填补高明一点的方法，在spss菜单中选择：分析——缺失值分析，将含缺失的变量选入右边分析狂，注意类别变量和定量变量之分在估计方法中，提供了四种方法，前两种是删除法，后两种是填补法，推荐的最优方法是EM，选择EM复选框后，下方的EM按钮由灰变黑，点击该按钮，选择保存完成数据复选框，然后给新的数据命名，OK之后，spss将生成一个新的数据集，数据集中的数据就是缺失值填补后的
9. spss999转变为缺失值
用均值补充，在转换-替换缺失值，选择用均值补充，这样既不影响数据内部，又保存了有效数据
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