單元無回答的缺失數據處理方法是？

(1)列表式刪除處理缺失數據最常見、最簡單的方法是列表式刪除，這也是很多統計軟件(如SPSS、SAS)處理缺失值的默認方法。

(2)均值替換法當變量非常重要，缺失數據量巨大時，案例排除法就遇到了困難，因為很多有用的數據也被排除了。

(3)Hotdecking:對于一個缺少值的變量，熱卡填充法在數據庫中找到一個與它最相似的對象，然后用這個相似對象的值填充。

spss數據中缺失值處理方法？

簡單來說，缺失值處理就是兩種處理，一種是刪除缺失，一種是填充缺失。

當缺失值只占總樣本量的一小部分時，各種處理方法都可以用，差別不大。

最簡單的就是找到三個缺失的數據，刪除所有缺失的案例，也就是被試

第二種方法很多人用，均值填充法。在spss菜單中選擇:Transform-Replac

spss數據缺失值和異常值怎么處理？

簡單來說，缺失值處理就是兩種處理，一種是刪除缺失，一種是填充缺失。

當缺失值只占總樣本量的一小部分時，各種處理方法都可以用，差別不大。

最簡單的就是找到三個缺失的數據，刪除所有缺失的案例，也就是被試

第二種方法很多人用，均值填充法。在spss菜單中選擇:Transform-ReplaceMissingValues，在右邊的分析框中選擇缺失變量。默認的方法是均值填充，OK就夠了。

第三種方法比均值填充好一點。在spss菜單中選擇:分析-缺失值分析，并將缺失變量選擇到正確的分析師中。在估計方法上要注意類別變量和數量變量的區別。提供了四種方法，前兩種是刪除方法，后兩種是填充方法。推薦的最佳方法是EM。選中EM復選框后，底部的EM按鈕將由灰色變為黑色。單擊此按鈕并選中保存完成的數據復選框。數據命名確定后，spss會生成一個新的數據集，數據集中的數據用缺失值填充。