品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

在数据分析过程中，数据空缺（缺失值）是常见问题。缺失值处理是否得当直接影响分析结果的准确性与可靠性。接下来我将为大家介绍：SPSS数据空缺可以不处理吗，SPSS怎么处理数据缺失值的相关内容，帮助读者根据数据特征选择合适的处理策略。

一、SPSS数据空缺可以不处理吗

数据空缺，简单来说就是数据集中某些变量缺失了。是否可以不处理缺失值，需要我们综合考虑缺失值的数量、类型等。少量随机缺失可能对结果影响有限，但大量缺失或系统性缺失若不处理，会导致统计量偏差。

在SPSS数据编辑器中，可直观查看缺失值的位置与数量。如下图所示，数据视图中空白单元格即为缺失值。通过浏览数据，可初步判断缺失值是否属于少量随机缺失，或者是否存在系统性缺失（也就是某类数据的普遍缺失）。

二、SPSS怎么处理数据缺失值

SPSS提供了多样化的缺失值处理方案，涵盖简单删除、数值替换等方法。选择处理方法时，需要结合缺失值规模、数据类型和分析目的。

1、对于少量的缺失值，如果对后续的研究没有特别大的影响，我们可以直接手动清除。如下图所示，选中包含缺失值的单元格，右键点击“清除”即可删除该缺失值。但需要注意的是手动操作可能导致人为的误差，建议处理后复查数据。

2、在进行实际的数据分析，例如相关性分析时，如图所示，在“双变量相关性：选项”的设置中，勾选“成对排除个案”，SPSS会在计算特定统计量时仅排除包含缺失值的个案，而非删除整个个案。使用这种方法，可以最大化的保留有效的数据。

3、如果需要批量处理同类型缺失值，使用SPSS的“替换缺失值”功能可自动用合理数值填充缺失值。如下图所示，点击菜单栏中的转换-替换缺失值，打开对话框。

4、在“替换缺失值”对话框中，可自定义新变量名称并选择替换方法。其中，“序列平均值”是常用方法，即使用该变量的均值替换缺失值；此外，还可以选择“邻近点的平均值”“线性插值”等方法。

5、替换完成后，SPSS会生成新变量存储替换后的值，避免覆盖原始数据。建议可以对比一下原始变量与新变量，确认没有转换错误。

以上就是SPSS数据空缺可以不处理吗，SPSS怎么处理数据缺失值的全部内容。数据缺失值处理是数据分析的关键前置步骤，合理的处理方法能显著提升分析结果的可靠性。