SPSS中常用的5種缺失值處理方法為整列刪除、成對刪除、均值替換法、期望值最大化法、回歸插補法。這5種方法各有其優(yōu)劣,適用范圍也存在較大差異。刪除法(包括整列刪除和成對刪除)適用于樣本量充足、缺失率較小、缺失數(shù)據(jù)呈現(xiàn)隨機分布的情況;均值替換法適用于缺失率較低、研究精度要求不高、海量數(shù)據(jù)的填充處理;期望值最大化法適用于缺失率較高時的數(shù)據(jù)處理;回歸插值法適用于低缺失率下的數(shù)據(jù)處理。因此,應(yīng)針對實際情況選擇合適的缺失值處理方法。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
一、研究背景
二、模擬研究
    (一)模型選用
    (二)構(gòu)造缺失值
    (三)缺失處理
    (四)選取衡量指標(biāo)
    (五)模擬研究結(jié)果
三、實例驗證
四、討論和建議
    (一)討論
    (二)建議



本文編號：3759098