用spss进行缺失值分析时，多重插补得到5个完整数据集，选用哪个数据集进行统计分析？

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用spss进行缺失值分析时，多重插补会得到5个完整数据集，选用哪个数据集进行统计分析？目前缺失值分析好像只针对定量变量的，分类变量怎么插补缺失值？

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关键词：SPSS 多重插补 统计分析 数据集 缺失值 统计

同时使用，这才是多重插补的作用。

btlover 发表于 2014-11-2 00:31
同时使用，这才是多重插补的作用。

如果变量集中没有定量变量呢？

zndxzwt 发表于 2014-11-2 15:10
如果变量集中没有定量变量呢？

都一样
看懂 Rubin's rule 再做 multiple imputation

btlover 发表于 2014-11-3 00:54
都一样
看懂 Rubin's rule 再做 multiple imputation

那请问什么是 Rubin's rule，我是个初学者，不太懂，麻烦您解释一下，谢谢！

求助大神！！！按照新生成的5个数据集运算，那在描述的时候，样本量要写多少呢？按五个集的总数算么？

btlover 发表于 2014-11-3 00:54
都一样
看懂 Rubin's rule 再做 multiple imputation

求助大神！！！按照新生成的5个数据集运算，那在描述的时候，样本量要写多少呢？按五个集的总数算么？

刚问了我师哥，他说找信度最好的那个数据集进行分析

我不是呓语 发表于 2019-1-29 11:37
刚问了我师哥，他说找信度最好的那个数据集进行分析

能不能请教一下：“找信度最好的那个数据集进行分析”的意思是从5个数据集里面挑一个自己觉得最可靠的数据集进行分析吗？

在使用SPSS进行多重插补后，通常建议使用所有5个（或更多）完整数据集进行后续的统计分析。方法是将每个数据集都进行相同的分析，并对结果进行平均，以获得更稳健、更准确的估计。这是因为多重插补旨在减少由于单次插补引起的估计偏倚。

对于分类变量的缺失值处理，SPSS提供了几种方法，如使用最频繁的类别（Mode Imputation）、期望最大化算法（Expectation-Maximization, EM）或者通过建立预测模型进行插补。具体选择哪种方法取决于数据特性和研究问题。如果类别间有明显的等级关系，可以考虑用上一级别填充；若无明显关系，则可能需要使用更复杂的方法如EM或预测模型。在SPSS的“缺失值分析”菜单中可以选择适合的方法进行处理。

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