多重插補法處理缺失資料(缺失值)

最後一年資料缺失怎麼補

圖文撰寫 | tbwhere老師

科研論文中，統計分析至關重要，本公眾號的主旨是為大家講解科研過程中的統計分析步驟，以及相關的問題！同時，我們還將以最新發表、或各學科Top期刊文章中的統計方法為例，給大家逐一講解如何做統計（分析資料）！

介 紹

做科學研究的時候，我們經常會碰到缺失值的問題，除了直接刪除、簡單插補，多重插補也是常用到的處理缺失資料的方法。

使用軟體

使用軟體：SPSS 25。0，建議使用高版本。

圖文介紹

1、把資料從Excel中複製貼上到SPSS中

2、點選Analyze，選擇Multiple Imputation，接著選擇Impute Missing Data Values

3、單擊Scan Data

4、在Impute Missing Data Values對話方塊中，把變數全部選入Variables in Model，Imputation預設為5，即產生5個新資料集，Dataset name輸入新資料集的名稱。

5、Output頁面給出了一個表格，顯示了各個變數缺失值插補的具體方法，age和bmi都用了Linear Regression，fatigue和sex用的是Logistic Regression。

6、產生了一個新的SPSS資料檔案，名稱為新資料集，裡面包括了6個數據集，即原始資料集和新產生的5個數據集，並新產生了一個變數Imputation，取值為0、1、2、3、4、5，分別標識出了原始資料集和5個新資料集。在頁面的右上方，有個下拉框，選擇不同的數字，可快速定位到相應的資料集。

下圖中，我們選擇了1號插補資料集，資料集中的黃色單元格，即為插補後的資料。

學會了吧？很簡單吧！

本文僅限統計分析過程解析，不涉及軟體問題。軟體的下載，不屬於本公眾號，也不屬於本文所涉內容！

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