python多重插补法处理数据缺失 spss多重插补数据怎么分析

缺失值是我们临床研究中经常碰到的情况，如何处理缺失值至关重要。今天我们就和大家一起学一下如何使用SPSS进行缺失值的多重插补。先看一下原始数据，原始数据出自张文彤教授的SPSS 统计分析高级教程，并对缺失数据进行改动。

首先选择多重插补，分析模式，进行缺失值的探索

然后将需要探索缺失值的变量选择进入分析各个变量框内，点击确定

结果如下：

上图提示总体缺失情况，三个变量均有不同程度的缺失

缺失模式如下图，一共6种缺失模式，也就是各个变量缺失情况的组合一共有6种。

下面我们进行填补：

将变量选入右侧变量框中，插补默认为5，也就是最终生成5个插补后数据集，并命名为a44445，点击确定。

这个时候，你会发现新生成的数据集，并且在右侧上角出现一个下拉框可以选择原始数据或者生成的5个插补数据进行分析了。