缺失值处理的结果简单说就是两种类型处理过程，一种是删缺乏，一种是解决缺位
在严重缺失值只占总数据样本量中很小的％时，各种处理的结果都也可以用，本质区别不大
最简单的的，找到那4个缺失的数据情况，将包括严重缺失的处理个案也就是被试都整个全删不用再。
第二种方法是用人比较多的，平均水平难以法，在spss菜单选择中去选择：转换过程——而换缺乏值，将含缺位的外部变量选入最左边详细分析框中，更改的几种方法就是中位数急需，ojbk即可
第三种就是比平均值解决高明一点的方法，在sas软件餐厅菜单中会选择：详细分析——严重缺失值深度分析，将含严重缺失的因变量选入最右边分析狂，注意子类别相关变量和定量输入变量之分在起码方法中，需求提供了四种常见方法，前两种类型是侵权法，后两种类型是填补法，其他推荐的最优一种方法是bap，会选择bap取消选中后，上方的em操作按钮由灰变黑，点击菜单该按纽，选择可以保存顺利完成数据数据选项卡，然后给新的数据情况名字来源，so.之后，spss分析将重新生成一个新的数据集，数据情况分布的数据全面就是严重缺失值难以后的
统计软件菜单内容里去选择：状态转换——重新编码方法为相同外部变量，将需转换的相关变量放入水右侧变量框，然后进入页面旧值和新值按钮，旧值框输入0，新值框选择该系统缺陷，然后good，那些值就会继续状态空白目前状态了
系统实现缺位值是系统实现重命名文件或目录的系统实现值，用.则表示；用户缺乏值是所有用户自己标准定义的缺陷值，通过变量视图去定义即可。
sas软件，录入信息数据数据时相关注意事项，首先要把文字与图片就成数字计算，比如一代表人男二代表女。十七次数据全面不要缺位，因为数据情况严重缺失，会产生影响到心理测验数据准确性，所以录入信息之前要二次筛选有效网络问卷，再录入spss。
你的回归模型水平不只是个值，你检查最终数据，自变量只能是三个值，因为是二元逻辑分析。
南雷迎提供完整。
流行病学调查的数据，数据量很大，必然缺乏一些缺失值或者异常值。离散缺陷值，就是将个别所有数字设置为缺乏值，例如经典案例中的0,9个数字计算被认为是缺乏值。就是一个范围中再加一个别离后值，例如小于100，大于1000，在再加一个9设置一为严重缺失值。能够用spss分析对缺失值并对x标记。
