27-一份SPSS回归分析与数据预处理的心得体会.pdf

数据小兵 数据小兵精选特供 一份 SPSS 回归分析与数据预处理的心得体会 时间:2015 年 3 月 8 日 | 栏目: SPSS 课堂 | 作者: 数据小兵 关于 SPSS 学习与交流的专业论坛，小兵博客一直推荐大家去人大经济论坛 SPSS 专版。这个板块几乎覆盖了 SPSS 统计分析从理论到实践、从工具到方法的 各类材料。特别适合 SPSS 初学者和使用者交流互动，传授经验。 今天小兵就先为大家分享一篇论坛网友 SPSS 数据分析的心得体会，原作者： xddlovejiao1314，谢谢他的宝贵经验分享。 关于 SPSS 数据预处理 拿到一份数据，或者在看到国内外某个学者的文章有想法而自己手里的数据 刚好符合这个想法可以做时，在整理好数据后不要急于建模。一定要对数据做缺 失值处理、异常值处理。在数据预处理的基础上再进一步建模，否则可能得到错 误的结果。 心得 1：数据预处理怎么做。 一是 缺失值的处理。我个人有几个看法： 数据样本量足够大，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考 虑删除缺失值； 二是数据样本量本身不大的情况下，可从以下两点考虑：1 是采用缺失值替 换，SPSS 中具体操作为“转换”菜单下的“替换缺失值”功能，里面有 5 种替 换的方法。若数据样本量不大，同质性比较强，可考虑总体均值替换方法，如数 据来自不同的总体（如我做农户调研不同村的数据），可考虑以一个小总体的均 值作为替换（如我以一个村的均值替换缺失值）。2 是根据原始问卷结合客观实 际自行推断估计一个缺失值的样本值，或者以一个类似家庭的值补充缺失值。 数据小兵 | 1 数据小兵 数据小兵精选特供 心得 2：数据预处理第二点异常值的处理。 我大概学了两门统计软件 SPSS 和 Stata，SPSS 用的时间久些，熟悉一下， Stata 最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为 两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。 判定异常值的方法我个人认为常用的有两点：1 是描述性统计分析，看均值、 标准差和最大最小值。一般情况下，若标准差远远大于均值，可粗略判定数据存 在异常值。2 是通过做指标的箱图判定，箱图上加“*”的个案即为异常个案。 发现了异常值，接下来说怎么处理的问题。大概有三种方法： 1 是正偏态分布数据取对数处理。我做农户微观实证研究，很多时候得到的 数据（如收入）都有很大的异常值，数据呈正偏态分布，这种我一般是取对数处 理数据。若原始数据中还有 0，取对数 ln(0)没意义，我就取 ln(x+1)处理； 2 是样本量足够大删除异常值样本； 3 是从 stata 里学到的，对数据做结尾或者缩尾处理。这里的结尾处理其实 就是同第二个方法，在样本量足够大的情况下删除首尾 1%-5%的样本。缩尾指的 是人为改变异常值大小。如有一组数据，均值为 50，存在几个异常值，都是 500 多（我这么说有点夸张，大概是这个意思），缩尾处理就是将这几个 500 多的数 据人为改为均值+3 标准差左右数据大小，如改为 100。 总结而言，我个人认为做数据变换的方式比较好，数据变换后再做图或描述 性统计看数据分布情况，再剔除个别极端异常值。