SPSS默认的缺失值是（spss默认的缺失值是什么意思）

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1、定义不同。根据查询相关资料信息显示，用户缺失值是用户自己定义的缺失值，通过变量视图去定义即可；系统缺失值（Systemmissingvalue）指变量本来就不存在或不适用于某些个体的情况，这种缺失是系统性的。

2、系统缺失值是系统默认的系统值，用.表示；用户缺失值是用户自己定义的缺失值，通过变量视图去定义即可。

3、SPSS的缺失值分为系统缺失值和用户缺失值两种，这两种缺失值有不同的用途，最好把它们区分开。针对你的问卷，如果应答者应该回答而没有回答该问题，例如应答者的年龄没有被那么这一项就应该是系统缺失值，你在输入时就不要填入任何数字或字母。

4、3 ）缺失值分析过程，缺失值分析过程是SPSS专门针对缺失值分析而提供的模块。缺失值分析过程有以下3个主要功能：（ 1 ）描述缺失值的模式。通过缺失值分析的诊断报告，用户可以明确地知道缺失值所在位置及其出现的比例是多少，还可以推断缺失值是否为随机缺失等。

Spss数据分析中的缺失值处理策略在统计分析中，样本缺失值的处理至关重要，因为它影响着从样本推断总体的精度。处理步骤主要包括检查缺失类型、程度和机制，以及选择合适的插补方法。

均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数（即出现频率最高的值）来补齐缺失的值。利用同类均值插补。

最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。

删除缺失值：空白数据是由于记录中的缺失值导致的，可以选择删除记录。在SPSS中，可以使用“筛选”或“选择个案”功能来删除包含缺失值的记录。替换缺失值：不删除包含空白数据的记录，可以选择替换缺失值。在SPSS中，可以使用“替换缺失值”功能来替换缺失值。

在spss中，缺失值处理方法有两种，简单的可以通过Transform（数据转换）菜单下的“缺失值替代过程”，更加复杂的缺失值估计要通过“分析”菜单下“缺失值分析过程”，常用的是“EM”和“回归方法”。

只要你自己输入了0然后没有指定为缺失值，那么0就是有效值。

f.sig0.05说明在0.05的显著水平下，拟合优度足够好， t.sig0.05说明在0.05显著水平下，自变量系数拒绝为0假设。也可以是看0.01这个显著水平。

怎么可能不相关。只是有相关显著不显著的问题。踢出异常值，就是那些乱填的就不要输入了！然后填的不认真的，有规律的也要拉！缺失值的话可以用均值，平均数等代替。不可能不相关，除非不是同一个人的数据。

开机摸下硬盘有没有转动，用手可以感觉出来。没转的话，就是坏了。转的话，把数据线，电源线拔了重新插，如果还是不行，那就是硬盘的物理坏道；老硬盘的物理坏道的话，建议用DM工具低格。不过要注意，低格只是死马当活马医！低格后硬盘可能报废！可以一试。不行建议换硬盘。

在美国，小盘股的平均市盈率也高于大盘股平均市盈率的好几倍，NASDAQ市场市盈率高于纽约证券交易所市盈率，部分地与股本因素有关。因此，看一个市场平均市盈率水平，还应考虑到这个市场的上市公司结构，如果是以小股本公司为主的市场，它的合理市盈率就应高一些。

已经做过上面的设置，但是还是会一闪而过重新启动的，那就是显卡或者CPU过热造成的，打开机箱查看散热风扇和散热器的状态吧。另外开机就蓝屏看不见代码一闪而过然后自己重新启动的情况。

1、那说明你的缺失值就是在0.5左右。你可以尝试删掉不清楚的个案，然后再分析看看。我不是很清楚你的“不清楚”是等级选项中的一个回答还是其他，如果是其他的话，可以直接删掉。

2、一般需要结合校正项总计相关性（CITC），判断题项是否应该作删除处理，如果CITC值低于0.3；可考虑将该项进行删除。还有如果“项已删除的α系数”值明显高于α系数，也可考虑对将该项进行删除后重新分析。spssau信度分析手册中有详细说明，同时也会输出智能分析文字。

3、你应该先做信度分析，然后看哪道题删除后克朗巴赫系数升高，再经过专业知识印证，可以删除后，再删除，这样总信度才会升高。可能你删除的题目，正好是对总信度贡献较大的题目。做信度分析时，选择下图所示的选项，即可出来每个题删除后克朗巴赫系数情况，与总克朗巴赫系数对比就知道该题删除后信度是升还是降。

4、SPSS在做信度分析时，默认会剔除那些存在缺失值的样本，如果剔除量过大的话可能需要进行缺失值填补，一般采用均值填补后再进行信度分析就不会剔除样本了。具体操作：转换——替换缺失值，当然还有其他的比如临界点以及线性趋势法等方法填补，具体看情况自己选择吧。

在SPSS中，默认情况下，将数值变量中的缺失值标记为999。当进行求和操作时，标记为999的数值会参与计算。SPSS将999视为有效的数值，并将其包括在计算中。这可能会导致结果出现偏差或不准确。如果你希望在求和操作中排除标记为999的值，你可以通过使用IF语句或计算变量来处理。

线性回归方程公式相关系数rr是相关系数，r=∑（Xi-X）（Yi-Y）/根号[∑（Xi-X）×∑（Yi-Y）]，上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。r是线性回归方程的相关系数，描述线性关系的强度和方向。

可能的原因是：缺失值；操作有误；变量类型设置有误等等。