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SPSS回歸分析與數(shù)據(jù)預(yù)處理體會
2015-09-06
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SPSS回歸分析與數(shù)據(jù)預(yù)處理體會


關(guān)于SPSS數(shù)據(jù)預(yù)處理

拿到一份數(shù)據(jù)，或者在看到國內(nèi)外某個學(xué)者的文章有想法而自己手里的數(shù)據(jù)剛好符合這個想法可以做時，在整理好數(shù)據(jù)后不要急于建模。一定要對數(shù)據(jù)做缺失值處理、異常值處理。在數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上再進(jìn)一步建模，否則可能得到錯誤的結(jié)果。

心得1：數(shù)據(jù)預(yù)處理怎么做。

一是 缺失值的處理。我個人有幾個看法：

數(shù)據(jù)樣本量足夠大，在刪除缺失值樣本的情況下不影響估計總體情況，可考慮刪除缺失值；

二是數(shù)據(jù)樣本量本身不大的情況下，可從以下兩點(diǎn)考慮：1是采用缺失值替換，SPSS中具體操作為“轉(zhuǎn)換”菜單下的“替換缺失值”功能，里面有5種替換的方法。若數(shù)據(jù)樣本量不大，同質(zhì)性比較強(qiáng)，可考慮總體均值替換方法，如數(shù)據(jù)來自不同的總體（如我做農(nóng)戶調(diào)研不同村的數(shù)據(jù)），可考慮以一個小總體的均值作為替換（如我以一個村的均值替換缺失值）。2是根據(jù)原始問卷結(jié)合客觀實際自行推斷估計一個缺失值的樣本值，或者以一個類似家庭的值補(bǔ)充缺失值。
心得2：數(shù)據(jù)預(yù)處理第二點(diǎn)異常值的處理。

我大概學(xué)了兩門統(tǒng)計軟件SPSS和Stata，SPSS用的時間久些，熟悉一下，Stata最近才學(xué)，不是太熟。關(guān)于這點(diǎn)我結(jié)合著來說。關(guān)于異常值的處理可分為兩點(diǎn)，一是怎么判定一個值是異常值，二是怎么去處理。

判定異常值的方法我個人認(rèn)為常用的有兩點(diǎn)：1是描述性統(tǒng)計分析，看均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大最小值。一般情況下，若標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于均值，可粗略判定數(shù)據(jù)存在異常值。2是通過做指標(biāo)的箱圖判定，箱圖上加“*”的個案即為異常個案。

發(fā)現(xiàn)了異常值，接下來說怎么處理的問題。大概有三種方法：

1是正偏態(tài)分布數(shù)據(jù)取對數(shù)處理。我做農(nóng)戶微觀實證研究，很多時候得到的數(shù)據(jù)（如收入）都有很大的異常值，數(shù)據(jù)呈正偏態(tài)分布，這種我一般是取對數(shù)處理數(shù)據(jù)。若原始數(shù)據(jù)中還有0，取對數(shù)ln(0)沒意義，我就取ln(x+1)處理；

2是樣本量足夠大刪除異常值樣本；

3是從stata里學(xué)到的，對數(shù)據(jù)做結(jié)尾或者縮尾處理。這里的結(jié)尾處理其實就是同第二個方法，在樣本量足夠大的情況下刪除首尾1%-5%的樣本?？s尾指的是人為改變異常值大小。如有一組數(shù)據(jù)，均值為50，存在幾個異常值，都是500多（我這么說有點(diǎn)夸張，大概是這個意思），縮尾處理就是將這幾個500多的數(shù)據(jù)人為改為均值+3標(biāo)準(zhǔn)差左右數(shù)據(jù)大小，如改為100。

總結(jié)而言，我個人認(rèn)為做數(shù)據(jù)變換的方式比較好，數(shù)據(jù)變換后再做圖或描述性統(tǒng)計看數(shù)據(jù)分布情況，再剔除個別極端異常值。

關(guān)于SPSS回歸分析
心得1：如何做好回歸分析。

經(jīng)過多次實戰(zhàn)，以及看了N多視頻，上了N多課，看了N多專業(yè)的書。我個人總結(jié)做回歸的步奏如下：

1對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，替換缺失值和處理異常值；

2是將單個自變量分別與因變量做散點(diǎn)圖和做回歸，判定其趨勢，并做好記錄（尤其是系數(shù)正負(fù)號，要特別記錄）；

3是自變量和因變量一起做相關(guān)系數(shù)，看各個變量相關(guān)關(guān)系強(qiáng)弱，為下一步檢驗多重共線性做準(zhǔn)備；

4是自變量多重共線性診斷。若變量存在多重共線性，可采用主成分回歸，即先將存在多重共線性的變量做主成分分析合并為1個變量，然后再將合并成的新變量和其余自變量一起納入模型做回歸；

5是做殘差圖，看殘差圖分布是否均勻（一般在+-3個單位之間均勻分布就比較好）；

6是報告相應(yīng)結(jié)果。

 
心得2：看到論壇上有網(wǎng)友問為什么他（她）老師不建議采用后向步進(jìn)法處理變量多重共線性。

記得張文彤老師說過他有個同學(xué)做過一個研究，即采用后向步進(jìn)法剔除變量的方式去做回歸，得到的結(jié)果犯錯的幾率比較大。張老師也不建議用這個方法處理多重共線性。處理多重共線性比較好的方法是做主成分回歸。

心得3：有個朋友問我在報到回歸結(jié)果時用未標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)好，還是用標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)好。

我個人覺得這個問題仁者見仁智者見智，要看想表達(dá)什么。具體而言，如果想表達(dá)在其它條件不變的情況下，自變量X每變化1個單位，因變量變化多少個單位，這種情況用未標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)就好；如果想比較各個自變量對因變量影響的相對大小，即判斷相對而言，哪個變量對因變量影響更大。這時需要消除量綱的影響，看標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)。

心得4：這是投稿一篇SSCI外審專家提出的意見。

我做的是 無序多分類logistic回歸模型。因變量分了5類，有一類個數(shù)比較多，達(dá)到300多，有1-2類個案比較少，只有30左右。專家提到了要做穩(wěn)健性檢驗。這個用stata軟件編程加一個robust即可解決問題。不知道在SPSS里面怎么做。歡迎知道的朋友一起討論下。我個人認(rèn)為這是一個好問題的。不做穩(wěn)健性檢驗?zāi)Ｐ涂赡苁芤恍O端值的影響，結(jié)果不穩(wěn)定?？赡鼙緛盹@著的變量剔除1-2個樣本后就變得不顯著了。所以做回歸分析穩(wěn)健性檢驗也比較重要。

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