品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

SPSS描述模块最令人熟知的功能是数值统计和运算，实际上，操作者还可以借助该模块实现对导入数据的检验，SPSS包含的数据分析功能非常丰富，而且操作简便快捷、计算精确，如有数据分析需求，推荐大家深入全面地学习和掌握SPSS各类功能。本文以SPSS中如何处理极端值、错误值，SPSS中如何输入均数±标准差这两个问题为例，简单介绍一下SPSS处理数值的知识。

一、SPSS中如何处理极端值、错误值

通过进入SPSS描述统计界面，研究者可以进行异常值查找、缺失值定位以及空缺数值的替换和填补，这些都是运用SPSS工具去处理计算值、错误值的方法。实际上，不只是描述统计模块，SPSS其他功能模块不仅仅是单独的操作方法，即使是计算同类数据，不同方法的操作思路和逻辑都各不相同，例如，对比分析强调基于均值的比较，而模型拟合更侧重数据因果关系的建构。

1、胰岛素作为人体内处理血糖的重要因素，而胰岛素抵抗则意味着胰岛素对血糖的处理出现了问题，血糖难以被吸收，由此导致血糖含量快速上升，如果没有及时解决胰岛素抵抗的问题，就有患糖尿病的风险。下图是某医院关于胰岛素抵抗的检验数据，我们需要检验这些数据是否存有异常数值。

2、当想要查看导入SPSS进行测量的数据是否为正常情况，可以借助频率表格来判断，具体而言，频率表格会呈现出总体的样本量，并且依据有效和缺失这两个类别对现有数据进行分类，那么缺失的类别即为无效数据，能够使操作者快速了解缺失数据的分布情况。

3、除了获悉异常数据的频率和占比情况，我们还可以点击图形的旧对话框，通过直方图的绘制来进行异常值的再次验证。该功能可以确保处理后的数据符合预期的呈现效果，进而为后续的数据分析提供保障。

4、需要注意的是，直方图的方法原理是叠加正态曲线，进而观察数据分布是否合理，例如下图所示的年龄变量，如果我们选择基于年龄来绘制正态曲线图，就可以观察年龄变量能否满足正态分布的趋势。

二、SPSS中如何输入均数±标准差

对于极端值的检验和判定不仅可以借助频率表、直方图等图表的方法，也可以运用Z分数法，将标准化值另存为变量，检验数据中Z变量绝对值大于3的个案，该方法亦能有效识别极端数值。在确保导入SPSS的数据为正常数值后，我们可以进一步通过描述统计的功能来计算均值和标准差，即进行数值计算和分析的操作步骤。

1、多项研究表明，胰岛素抵抗的状况除了和饮食情况（长期食用重油重盐以及高糖食物）有关，也可能与患者的体质有关，尤其是体重偏高的人群患有胰岛素抵抗的风险更大，这里就以医院体检人群的年龄、身高、体重为例，计算一下被测人群的平均年龄、平均身高、平均体重。

2、下图所示的“DATASET”即为导入的数据集，“STATISTICS”指的是函数指令，包含“MEAN”“STDDEV”“MIN”“MAX”，这意味着已将上述三项数据导入计算平均数值、标准差以及极值的函数指令中。

3、根据SPSS描述统计的数值计算结果，被测人群的年龄均值大约为38岁，标准差为18.397，平均身高为164.465厘米，标准差为9.4102，平均体重是52.27千克，标准差是4.834，可以看出年龄数值的标准差最大，也就意味着被测人群内部的年龄差异较大。

三、小结

以上就是SPSS中如何处理极端值、错误值，SPSS中如何输入均数±标准差的解答。SPSS的具体应用功能不仅包括基础的数值运算和预测，还涉及对异常数据、缺失数值的查找和处理，建议操作者深入学习和掌握上述分析技能。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。