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關于SPSS數(shù)據(jù)預處理
2015-09-12
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關于SPSS數(shù)據(jù)預處理


關于SPSS數(shù)據(jù)預處理

拿到一份數(shù)據(jù),或者在看到國內(nèi)外某個學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)預處理的基礎上再進一步建模,否則可能得到錯誤的結果。

心得1:數(shù)據(jù)預處理怎么做。

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;

是數(shù)據(jù)樣本量本身不大的情況下,可從以下兩點考慮:1是采用缺失值替換,SPSS中具體操作為“轉換”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,同質性比較強,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充缺失值。

 

心得2:數(shù)據(jù)預處理第二點異常值的處理。

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

定異常值的方法我個人認為常用的有兩點:1是描述性統(tǒng)計分析,看均值、標準差和最大最小值。一般情況下,若標準差遠遠大于均值,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里學到的,對數(shù)據(jù)做結尾或者縮尾處理。這里的結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標準差左右數(shù)據(jù)大小,如改為100。

總結而言,我個人認為做數(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。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓官網(wǎng)

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