品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在进行数据建模之前，我们通常需要对繁杂的数据组进行处理来修正相关建模，这些步骤主要包括剔除无效数据、重合类别、无关题项等方面，推荐使用SPSS数据清洗、共线性诊断、因子分析等方法进行模型优化。今天，我们以SPSS修正模型是什么意思，SPSS修正模型怎么做这两个问题为例，详细介绍一下SPSS修正模型的相关知识。

一、SPSS修正模型是什么意思

修正模型的主要方面是处理无效数据，例如缺失值数据、异常值等情况，所以需要通过SPSS函数设置等指令进行数据清洗，避免后续研究分析的失误。

1、如果收集的数据存在缺失值，我们需要首先进入选择个案的条件满足模块，找到缺失值函数，也就是函数和特殊变量栏的【Missing】。像下图所示，将收集的数据组移至第一排，数值设置为1，满足缺失值返回1的逻辑指令。

2、接下来在个案主页找到输出模块的具体设置，我们选择把这些个案复制到新的数据集，可以给这些数据进行命名，那么就命名为缺失值个案，方便后续查询和提取异常数据集。

3、之后我们在新建的SPSS数据表看到以下示例图的数据，可以看到学号20190885和20190890的数据存在缺失，那么就可以从总数据集查询和筛选这些有误信息。

4、除了缺失值，我们还要对繁多数据进行进一步甄别，比如是否存在重复数据组被录入的情况，接下来操作一下怎样删除案例数据的重复数据组，我们首先需要进入SPSS重复个案的标识设置。

5、我们把学号作为个案的匹配依据，然后在创建变量的选项设置确认【每组中的最后一个个案为主个案】，并且使这些变量数据按指示符值来进行筛选，最后将图示最下方的两个设置勾选上以便看到具体的数值结果。

二、SPSS修正模型怎么做

在清洗繁杂数据之后，我们可以通过共线性诊断和因子分析的方法来判断数据组之间是否有高度线性相关性，比如VIF值是否大于5甚至大于10，这样可能致使模型不符合真实数据情况。接下来我们展示一下SPSS修正模型怎么做。

1、比如下图所示的VIF值测量结果，体重VIF值为28.429，血糖初始值为26.029，那么VIF均大于10表示这两个变量和因变量存在严重的共线性需删除或调整。

2、除了共线性诊断方法，我们还可以使用SPSS主成分因子分析来查看因子载荷情况，如果问卷设置题项因子载荷小于0.4，则表明题项与因子不存在对应关系，可以考虑删除一些题项。

3、如下的成分矩阵便是呈现数据组的因子载荷，比如Q2因子载荷为0.581，Q4因子载荷为0.558以及Q7、Q10、Q13、Q18这些因子载荷大于0.4，那么对应问卷所有题项，便可以将因子载荷小于0.4的部分剔除。

三、小结

以上就是SPSS修正模型是什么意思，SPSS修正模型怎么做的解答。通过SPSS数据清洗、因子分析等方法修正模型，我们可以降低多变量的多重共线性并且提取出合适数据，防止后续数据模型的失真甚至扭曲。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。