如何利用spss进行插补缺失数据值
啊，同学们大家好，我们这次讲一下贝夜思随机回归插补，为什么这会在讲这个贝夜思随机回归插补呢？因为贝夜思随机回归插补 仅仅是多重插补，我仅我只插插补了一个数据，他就叫做贝斯斯回归插补了。我们看这个概念，使用贝斯回归时，插补不确定性不仅可以通过向预测值添加误差的方式来解释， 还可以通过在估计插补模型的回归系数时考虑不确定性带来的解释。贝耶斯思想用于没有一个真正的总体回归系数，但回归系 本身也遵循分布啊，有关贝耶斯的统计啊，我们可以来看看这些文献，不过这个看不看这个文献我们可能在这里头也看不懂啊，但是我想强调的一点就是说多重插补了，就是 贝夜思随机回归插补进行了非常多次啊，比如说我们进行五次，进行十次，那么好，我们演示一下如何进行贝夜思随机回归插补，这我们原理数据我们点分析，多充插补，插补确实数值 这个地方变量了，我们就把这些电量啊，都放到这地方插补的这个地方，这选一啊，我们输出一个数据名称，我们以这个作为数据名称进行呃，输出，他 运行完了以后会出现一个这种标记啊，这种标记以后我们用这种标记进行分析啊，如果不知道这个这个标记的同学们可以看我原来的视频，然后方法，这个地方我们点定制这个地方选到这，这选成五十，当然大一点也无所谓其他的默认 啊，约束条件了，一定要点开这个重新扫描啊，扫描他这个地方就会出 呃具体的数值，这个地方点完扫描以后就不动弹了啊，输出来这个就这样点， 只把这个插补模型给点好，那么我们进行一个插补， 我们没有把分类变量啊，放到这进行那个随机插补啊，当然我也可以把它放进去啊，我们点确定 好，我们随机插补就结束了，我们看一下随机插补的分析出的数值，这个地方啊，因为我用的是 spss 二十七版本，这有一个这个 一啊，我们选到一，他呀就给你把这些都给你插上了，这就是一个贝耶斯回归的插补方式，这个插补方式 就比原先的那些插补方式要高级很多了，但是呢，他还不是多重插补，多重插补是这种插补重复进行五次，选择最优的那一次， 然后数据后续数据进行分析。那么我们看我如果我点分析比较频率，是看我 这出现了一个这种符号，这种符号的这种运算的方式，这样的情况下他就会把这个 inputation， 这这个是吧？就是我们第一次插补的这个进行一个分析，并且把原始数据进行一个分析啊，以及他们合并以后重新再进行一次分析。 好，那么这次贝耶斯回归叉五就讲到这里，谢谢同学们。
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04:44查看AI文稿AI文稿在这里，呃，那一期的缺失值替代，关于这个变量讲的详细一点，实际上是一样的，同学如果想详细了解的话，可以去看一下陈老师上一期的回归估计法的缺失值处理好，然后呢？这个，这个变量我们不用管，点这个 em。 好，嗯，点这个 em。 一般来讲的话呢，软件默认的最大迭代次数是二十五次， 实际上就是说这个二十五次就类似于我给你二十五次机会，就像我一开始通过期望值给出了一个粗略的替代这个缺失值的一个粗略的数值， 然后再给你二十五次的机会，采用最大自然估计不停的对这个粗劣值进行修正，从而达到一个最好的效果。一般到二十五次的话，一定会迭代成功的，一定会迭代至收敛的。 好，然后呢，这的这个勾选一下，保存，保存完整数据，实际上就是告诉这个软件，我通过期望最大画法插补了缺失值之后的这个新的文件夹保存的这个名字。嗯，就是这个期望，期望， 期望最大画法插补缺失值之后的完整数据。好，这个是我们自己额外命名的，点一个继续点一个确定就可以了。好， 这样提示我们已经插补成功了。好，关于这个呢，展示的就是一些，呃，这个，呃，极大自然估计的一些步骤，我们可以不用看啊，我们可以不用 看。那么我们再回到哪里？我们回到，回到这个，回到我们的这个界面下面。嗯，这有一个新建的， 就是我们刚才保存的这个就是期望最大画法差补缺失值之后的完整数据，同学可以看一下这个数张压和性率已经完全的填补上了， 这个呢就是呃，就是通过 em 期望最大画法差不多的缺失值，我们刚才的那一份数据，我们看看 我们刚才的那一份数据，有一个，两个、三个、四个、五个，六个缺失值，六个七个缺失值，然后 再来切换来看看我们插不好的，我们插不好的，我们可以看一下七个缺失值全部插不上，七个缺失值全部插不上了。好，呃，我们这样一个插不插不好的完整的序列呢，是用期望最大画法插不好的 同学可以结合着做一下这个回归估计法差不缺失职，还可以做一个均值替代法差不一个缺失职，并且比较三个结果之间的这个差异，基本上来讲其实结果都是差不多的。 嗯，可能这个回归估计法和呃期望最大化法，他插补的这个可能准确度比均值替代法要更高一点。好，这个今天呢，陈老师就是讲到的这个是缺失值的插补的方法，关于缺失值的插补法还有其他 他的几种，如果想了解的同学呢，可以联系我们的客服的 qq， 因为我们在长期的工作中整理了一套详细的教程，这一套教程包含了大量的医学统计方法分析结果说明的详细文字模板以及配套的数据，并且持续更新，有需要的朋友可以联系我们的客服进行领取。 我们的客服 qq 是三三零幺八八八二零零。好，关于今天陈老师讲到的这个期望最大画法进行的一个缺失值的插补呢？如果有大家如果有疑问的话，可以在杏花开医学统计微信公众号里面留言给我，我会针对大家的提问集中进行解答。 我们的微信公众号是 xxk 三四五。好，今天的课程就讲到这里。好，关于今天的这个课程呢，同建议同学最最好最好结合陈老师 上一期和上上一期讲到的均值均值替代法处理缺失值和回归估计法处理缺失值，然后以及再加上这个今天的期望最大化法处理缺失值，最好三个都做一下，然后对比对比结果，从而可以呃有更更深刻的这样一种理解。 好，今天的课程就讲到这里，我们将持续更新更多更实用的医学统计教程。欢迎大家关注我们的微信公众号， xhk 三四五。品质源于专业，服务源于真心，感谢大家的收看，下期再见！
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02:56查看AI文稿AI文稿当一叉步呢集中条件比较有限，特别是当你收集的变量比较多，比如涉及到临床的一些研究，平时的数据比较多的时候，当一叉步就失效了。 而且呢我们数据呢，它是有一定的随机性的，这个两个方面的考虑呢，就更加适合用多重插补。那么多重插补呢，是哈佛大学罗炳教授首先提出和发展出来的， 只有当一插补的基基础之上衍生出来，通常呢是优于当一插补啊。背后的这个思想是什么呢？要首先呢去分析这个数据的分布 来估计啊，确实数据的一种释然值，你说我大概知道是符合某一个分布，然后我们去猜测符合那个分布的那一列数据，在那个位置上 那个纸，他是根据数据的分布来去估算对应位置上的那个四张纸，他是一个概率分布的一个纸。我们在数据多重差不多的时候，有五个新的数据集， 那就必然是一个多个数据，因为他是概率分布的，你符合我也可能符合，那到底哪个更符合呢？我不知道，我都给你生成，然后我们再去进行分析， 所以他这个原理就是如果说对于这个数据集来说，有一个空白的这个不完整的这个数据，我去做插补的时候，我是同时会生成多个数据集，比如说这个填补一号的，二号的、 m 号的啊，当成 m 个数据集， 然后每一个进行数据分析，最后集成汇聚一下你的这个数据结果。那么十八子里面呢，他是提供了 两种模式啊，一种模式就是说常规的那些统计分析方法呢，他可以进行啊，汇总分析，也就说只看这个一个结果，你多个数据级他都会进行分析，然后汇总成一个。你说分析两组之间是否有显著性差异的，每个数据级呢，他都去分析，然后汇总在一起，综合来看，两组之间 在哪种可能现象啊？最大的可能现象，他这个显著性差异是否成立。当然了，有些数据分析是不提供这个汇总的这个分析结果，那这种情况下呢，就要去做一些敏感性分析， 看一下这个各个数据之间他这个结果是不是一致。比如说第一组，第一个数据显示两组之间有显示性差异，第二组呢，第三组也显示有显示性差异，那说明啊，两组之间大概率是有显示性差异的。但是如果说两组之间 天有显示性差异，上路之间没有显示性差异，那这时候说明什么？你的哈补的数据级可能不够，五个不够啊，你增加到十个，再分析一下，十五个，二十个，再分析一下， 看一下这个结果是不是慢慢的趋向于稳定说。哎，大部分情况下他都是有显著性差异的，那这样话呢，你就可以达到这个差谱的目的了啊。
01:56查看AI文稿AI文稿如何使用 s u s s 发现直处理缺失数据没什么，对吧？首先打开数据包， 检查每一类数据是否完整，如果数据量太大是很难检查，所以我们要用到分析描述。同志田玉 全部选中，调查完这一点，然后点击确定， 然后我们发现这个问题跟这个问题都 分别有一个缺失值，所以加起来缺失值是有两个，也就是说在我们的数字中 吹西吉，这个吹西吉 做个全吸脂。 那么怎么处理 trace 值？点击转换替换 trace 值， 全选名称，把最后后缀改 方法系列平均值 确定， 新改完毕。
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05:55查看AI文稿AI文稿好，我们上节课用 spas 进行了一个连续变量的多重插补，我们如果说数据集中有分类变量，我们如何进行插补？我们看一下啊， 我在这啊，重新列了一个数列，就是分类，他在这个当中间的这个分类啊，只分了两类，当然咱们在现实生活中可能会分为非常多类啊，一百类、两百类都有，可啊，我们看看他这个，呃， 我在这个这个 we 他也进行了一个分类，你看我这里有什么十二类啊，七啊，第七类、第八类等等，这个 分类就比较多，我们看下这两个数据啊，我们看下这两个数据， 这个分类只分为二分类变量，然而呢，这个呢，他分了什么呀？这最大有十二类。这样呢，分类啊， 他是在 spss 过程中，他是不能运行的。为什么呀？我们应该把这种分类啊，就是特别少的一分类，比如说十二个他就出现了一次，而十二个归于他那个大类里头啊，我们最大数可以是九，我们只有把这个类别呀， 规律层数量比较少，比较集中一些。不能就是说这个一个类啊，他只有一个啊，两个，如果只有一个两个的话，我其实我可以把这类就删除了，因为他也没有办法继续计算。当然我也可以把这个这个 十二类啊归为一个最大的类，你看我这里头最大数是几？我们叫合并分类啊，我们，我们，呃，看一下， 我们一二三四五六七八，一二三四五，没有六类、十二类。我们是不是应该把十二类和九类合并到一块，直接就变成九类呢？少一个十二类。哎，我们必须先把这个分类啊，因为他是缺失值啊，我得把这个分类啊， 分类的这个这纵横，这个确实值啊。给他怎么着？给他合并，让这个类数啊出现的比较，呃，让同一类啊出现的个案数比较多，这样情况下我们才能进行分析。我们现在演示一下这个不能分类的，他最后会出现什么样的情况。 导入数据。 好，我们导入这个不能分类。呃，分类他有一个十二类特别少啊，没有合并的，这个我看看他是否能分析啊。 确定好，我们在这个处理的过程中，一定要首先点这个地方，这个分类啊，我们必须把它写成名义或者有序啊，名义或者有序就是你在这个数据仕途的过程中啊，他如果，如果你是分类变了的话，你需要把这个地方定义为分类，点 名义就是分类变量啊，当然有序了也是分类变量，只不过他有排序这个标度啊，就是他这个具体的数值连续变量啊。我们在这个 spas 分析的过程中，一定要先把这个地方点好，好，我们这个里头的分类啊。呃，一二，我们刚才在 excel 里看，没有六 分类，没有十分类啊，有九分类，十一、十一分类，也没有十二分类，就一个数，现在看一下是否能进行补充差补 好，我们这样是把它，哎，全选翻过来这个方法，我们新定义，另创建一个新的数据，以为 new， 我们看一下是否能进行好，看他就进行报错了，他就不可以啊，不可以。 如果说我们把这些类别啊给他减少囊括成两类，就就是这个刚才我们看的这个不稳的这个文件夹，他只分为二分类变量的情况下，我们看是否他进行能进行分类啊？ 导入，我们看他能不能只有二分类变量的成员，我们看一下他 是否能进行多重差补。好，我们看下这个数据，你看他就只有一和二啊，当然他有缺失值啊，就缺失值，我们看一下是否能进行多重差补分析差补 啊，我们就直接全点过去就行了，用定义扭，包括这个地方，我们就让他呃自动吧，然后我们点确定 好，他就可以运行了，运行完结束以后会出现一个新的数据矩阵，我们看一下他是否进行了插补， 我看下一挑战刚才那个分类，好，哎，你看他就把这个 哎，他到底是一类还是二类，就变成星插补了，而且插补他没有错误，没有复数，没有小数，这样就正确了。那么我们在多重插补的过程中啊，首先啊，我们需要在这个地方点他变量式，把这个分类啊给他弄成，这就是分类变量的意思，这是有序多分类的变量意思，这个就是 这就是连续变量的意思啊，我们把它点成定义啊，当然你要是有有序呢，你可以点这个地方啊，一般都点成这个地方，大家可以试一下。然后呢你的分类啊， 你不能就是说有一个类啊，他个案数特别少啊，就特别少，如果特别少的情况下，就把它合并到别的类里，然后再进行计算，这样才能正确的进行多重插补。那么好，这些视频就讲到这里，谢谢大家。
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04:52查看AI文稿AI文稿大家好，我是陈老师，欢迎大家收看杏花开医学统计课程，我们将每周在微信公众号中更新最实用的医学统计文章及视频案例教程，帮助大家轻松掌握医学统计学方法和统计软件的操作。 我们的微信公众号是 xhk 三四五，欢迎大家关注。今天我们要讲到的是如何在 spss 软件中利用均值替代法处理数据的缺失值。 在实际研究中，我们经常会遇到样本数据缺失的问题，数据的缺失可能会造成数据统计结果的偏差，特别是对于样本量不大的资料来说，数据的缺失量较大时，甚至会直接影响最终结论的准确性。 所以对数据缺失值进行补充是非常必要的，并且对缺失值进行补充的方法一定要正确，这样才能在最大程度上降低呃，统计结果的错误的这个统计结果的偏差的这个大小。下面我们就来讲解一下 缺失缺失值的处理主要有哪几种方法。整体来讲，缺失值处理主要有多重差补法、均值替代法、重数替代法等等。 一般来讲的话呢，对于连续数值性的变量，我们主要选择是均值替代法，因为均值替代法对于连续数值性变量来说的话呢，它是一种能效性最高，准确度最高的一种缺失值的替代方法。关于这个什么是连续数值性的变量， 陈老师在啊，本期公众号的前面几讲有详细的讲到关于变量的类型，这样一个啊公众号的文章同学可以搜索一下。好，今天呢，陈老，陈老师就以这样一份案例数据， 今天陈老师就以这样一份案例数据来详细的讲解一下怎么样在 spss 软件中用均值替代法来处理数据的缺失值。 今天陈老师讲到这一个案例演示的这个软件的版本是 spss 软件的最新版本，今后在我们的微信公众号上会更新更多的有关萨斯、迈塔等统计软件的视频操作案例。 好，我们来看一下今天这样一套案例数据呢，一共搜集了三十个病例，其中啊，前面的十五个是病例组，后面 面的十五名是对照组，搜集了这么三十名患者的年龄、性别、身高、体重、收缩压、收张压和心率的数据。 我们普通的目测看一下这个舒张压，心率是有缺失值的，但是呢，我们为了确定每一个变量是否有缺失值，尤其是这个样本量比较大，方便看的时候，我们一般选择描述性统计分析里面的频率分析来看看我们的原始数据是否存在缺失值。 好，这个缺失值的查看，我们选择的是点分析描述统计。右边第一个频率 好，进去了之后，我们把这个呃，年龄、性别、身高、体重、收缩压、舒张压还有心率等这么几个我们 做研究需要用到的变量来考察一下，看看他们有没有缺失值。好，我们可以看到这个就是频率的统计结果。嗯，年龄、性别、身高、体重这个缺失都是零， 那就证明这个三十名患者的年龄、性别、身高、体重搜集的是比较完整的哦，还有收缩压也是搜集的比较完整的，但是这个舒张压和心率呃都各自的存在缺失，舒张压存在两个患者的缺失，心率存在四个患者的缺失。 那么为了保证这个研究结果的准确性，我们务必要对舒张压和心率进行缺失值得处理。 好在进行缺失值处理之前呢，我们要看看舒张压和心率都 是连续数值性的变量，也就是说，呃，这个书张鸭是呃，离散型计量资料。关于这个什么是离散型计量资料？呃，同学可以看一下本期的公众号的呃，前面的几讲关于这个医学变量的变量类型的介绍，里面有详细的讲到， 呃，计量资料，也就是连续数值型的资料，它分为连续型计量资料和离散型计量资料。离散型计量资料就是只能取到整数的计量资料， 这个心率也是这个离散型计量资料。但是无论是连续的计量资料还是离散的计量资料，我们都可以选择均值替代法来估计它的缺失值。
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04:13查看AI文稿AI文稿好，同学们，大家好，我们前节课呢，讲了 r 语言进行 平均数的差补啊，我们这节课讲一下如何利用 sp s s 进行平均数的差补。 我们把数据导入以后啊，我们在这个地方点转换替换确实值，我们把我们需要进行填补的数据啊放到这个地方，然后点击每一个选，在这里加选序列平均值，以平均值的形式给它填补啊，这些都是 好，我们点确定预算完了以后啊，我们后面出来， 底下有杠一杠一，这就把里头的平均值啊就可以填补了啊，我们可以把这些数据啊复制出来，或者说直接在这个 spas 中进行分析。 那么好，这次讲用 spas 如何进行平均值的填补，就讲到这里， nice， 好，我们再录一下如何以线性回归的方式填补这些缺失值啊。首先我们看下这个数据啊，这每一每一个中 abcde， 他每一个里头啊都有缺失值啊，每个里头都有缺失值， 我们在这个地方点分析，确实值分析 e m 点，我们把分类变量啊放到这连续变量啊， a， b， c， d， e， a， b， c， d， e 放到 上面，然后在这个地方点变量。好，如果我们使默使用默认值呢？他呀 就是说进行回归啊，用，用一个横坐标预测一个纵坐标，或者是用一个纵坐标预测一个横坐标的时候，我们把它都选上， 就是说这在这一个横行里啊，至少啊，至少有一个变量是存在的，如果说这个横行里一个变量都不存在啊， 这样的方式是不行的，我们需要去观察，就是在一个横行里至少存在一个变量，那么我们这样就是可以运行下去。如果说在这个在一个横行过程中啊，他有很多变量，就是一个横行整个缺失，我们应该把这个横行啊全都给他删除掉啊，我们 至少保证这每一个横坎里啊都存在一个有数的这个值，这样的话我们才使用所有定量啊变量，他才能这样正常分析。 如果我们特殊的知道，比如说 e 这一纵列，如果我们特殊的知道 e 这个纵列他没有任何的缺失值，那么我们就把 e 放到这个预测变量下面，而把 abcd 啊这里头有缺失值，我们非常知道，我们应该这样去选择， 在这个过程中我们需要观察，如果我们运行不下去呢？我们就看一下是不是有很多整个的 abcd 变量，他都缺少一个值啊？如果都缺少的情况下，我们就需要把这个 删除掉，如果这样的话，他这个这样的话，你看易变量在这个地方他就没有办法去预测这个 a 变量，这个他就没办法这样， 这样他是运行不下去的啊。所以说我们需要把它弄出去，这个弄出去我们直接点所有的，也就是说我们 因为我这个数据我已经看了，我我知道啊，每一行里至少存在一个变量，我们点继续， 我们点 e m， 在这个地方呀边输入一个新出现的这个 sps 的数据框，我们点继续点，确定好 运行完了以后，我们的就出现了一个新的数据矩阵，这个数据矩阵就是你线性回归的方式，填补了我们这些缺失值，但是他没有填补这个，这是个分类变量，他不会填补这个。
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01:40查看AI文稿AI文稿spss 处理缺失值，上一节课我们讲到了变量的缺失值，这节课我们讲怎么去处理这个缺失值，为什么要处理缺失值呢？因为有时候我们的变量是一些经济类的，经济类的数据，比如说零九年到一九年的 gdp， 哎，因为数数据量比较少，所以这某一年的缺失或某几年的缺失会导致这个数据数据量太小，所以需要对这个缺失值进行处理。在 spss 里面怎么操作呢？在这转换， 替换确实值，他有几种替换方法，首先操作上需要把这个变量选进来，选进来之后这个地方会产生，处理完了会产生一个新面料，所以这个地方有一个名称，这里一般是年龄加一个后缀。 那他有几种处理方法呢？第一种是序列均值，比如说年龄，这个我们就可以用序列均值，就是用这个整体年龄的均均数来替换个确实值。 然后第二个是临近点的均值，就是比如说这个确实是在这确实是这个是十九，这个在这他会用临近的几个点，比如说两个点，比如上下两个，或者说上下这个可以自己选，或者选全部的均值。 还有一个中位数，这是一样的，零进几个点的中位数，上面一个无非就求一个君子，下面一个就求出他的中位数来， 这个需要根据情况来进行选择。然后下面两种差不多就是线性点的线性趋势，这个什么意思呢？就是比如说我们的 gdp 是从零九年到一九年是逐渐递增的，他会按照某一种算法去找出他这个点，在这个趋势里面他出于一个什么位置，找到这个按照他的线性趋势来填充确实值， 基本上就这么几种方法，大家后面选择的时候，根据你的变量特征去选对的方法就可以了。点我主页有干货。
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01:46查看AI文稿AI文稿那么这个插补呢，它又分成单一插补跟多重插补，从这个名字上你也可以看到，一个简单，一个复杂，一个单一一点，一个要多次操作，多次迭代。那么从这个准确性来说呢，单一插补呢，要弱于多重插补。我们首先先看一下单一插补，那么单一插补呢，它也有情况要适用的， 比如说有一些简单的这个情况啊，特别是你缺失之比较少的情况下，那么他可以进行哪些情况下插补呢？ 用哪些方法呢？比如说用平均值，你那一个系列的，比如数据比较正态分布啊，又比较集中， 你少一两个，我用整个系列这个均值来替代来进行擦补，这个也完全可以。所以第一个呢叫我们叫序列平均值。第二个方法叫临近点的平均值啊，有些数据呢是跟他啊相邻位置比较靠近的， 你说你去监测一天当中的太阳的位置，一点钟监测过，三点钟也监测过，那么两点钟呢，你本该监测的，但是数据丢失掉了， 你两点钟的那个太阳的位置的那个数据呢，就可以通过一点钟和三点钟这两个相邻数据去做差步。我们叫临近点的平均值，一个是临近点的中位置，那有些数据他是一个，比如说偏态的数据，他不是一个正态数据， 有两端那种极端值，那么这时候就更加适合用中位值来代表这个数据的这个平均意义，所以我们用中位值。 下面呢，还有这个线性差值啊，以及线性趋势这种啊，那这种呢就是用回归的这种方式，比如说你这一列数据呢，都是符合一个线性回归的，线性一个趋势的，那么在这条线上少一两个数据，那我把这个这个回归的那条线上那个相应的位置那个数据把它填充上去就可以了。
04:48查看AI文稿AI文稿那么，嗯，刚才，嗯，上一期的微信公众号，还有上上一期的陈老师讲到的分别是回归孤弃法和君子替代法。那么今天我们演示的是期望最大化法，操作的步骤也比较简单啊， 我们来看看我们今天的这个数据的缺失，主要是这个数张压，也是数张压和心率的缺失。好，嗯，这个期望最大画法的这个均值插补的操作步骤是这样的，点分析 缺失值分析。对，找到这个缺失值分析，主要是在这个分析菜单靠后面。好，然后呢，点进这个缺失值的窗口，注意啊，其实他和那个，呃，那个回归差步法的这个操作步骤比较类似，然后呢，这个最大， 嗯，这个期望期望最大化的这种缺失，他比回归分析要多一个步骤，他实际上是是由两步组成的，因为这个期望最大化的他的这个英文简称是 em。 所以呢，从这个 em 我们可以知道，期望最大化的缺失方法分为两个步骤，一个是一步，一个是 m 步。一步就是我们之前所说的 直接用期望期望值来替代这个缺失值。实际上这个第一步就类似于我们之前讲到的均值差补法， 这个均值差补法可以被看作期望最大画法的第一步，那么期望最大画法在均值替代法，他是，呃，期望最大化是均值替代法的一种改进和提升。那么，嗯，均值 替代法实际上就是期望最大画法的第一步，但是期望最大画法用期望值替代了缺失值之后，他会做一个第二步，也就是 m 部。第二步是假定缺失值被替代的基础上，进行一个更进一步的极大自然估计。 极大自然估计呢？啊，同学可以了解一下这个本科的概率统计，简单来说极大自然估计就认为，嗯， 我碰到的这种情况就是一个常态的情况，比如说就像一个袋子里面我抓球，我抓了一个绿色的球，我就可以认为这个袋子里面绿色的球偏多，他就是一种极大自然的让我，让我觉得我碰到的这个东西就是发生概率最大的这么一个东西。 所以呢，这个呃期望最大画法的均值差不法的。第二步就认为，呃，就认为这个在 缺失值被均值替代了之后，然后再来通过一种极大自然估计进行一个呃不停的迭代，然后直到这个迭代直至最后无法收敛的时候，这个迭代过程就停止了， 从而他实际上怎么说呢？他就类似于说我第一步是用均值替代法给了一个粗略的替代缺失值的数值， 然后再用这个极大自然估计，不停的对这个粗略的数值不停的估计，估计、估计、估计，然后呢， 这个每一步的估计都会导致这个估计的错误减小，减小、减小、减小，直到收敛到最小为止，不能再减小这个错误率的时候，一直到最终 就是迭代停止的时候，就是我们给出来的最准确的这个期望最大画法的一个差步好操作的步骤，也是把这个阻鼻 年龄啊啊，不对，这个分类变量组别是分类变量，选一个组别，性别也是分类变量，选到组别里面，选到这个组别和性别是分类变量，所以我们选集这个分类变量的嘴这个对话框，然后这么几个年龄，身高、体重、收缩压、 舒张、压、心率，这个是连续变量。好，这个 em， 就是陈老师刚才说到的期望最大画法，勾上了之后点一个变量， 其实这个变量的话呢，嗯，这个变量的话呢，是指我们，对啊，这个期望最大画法，他的这种迭代的时候，我是选择全部的数据进行这个， 呃，极大自然估计的这种迭代，还是只选择部分的数据进行极大自然估计的迭代？嗯，其实这个的话呢，嗯，无所谓啊，注意肯定可，可能还是 变量越多，肯定结果还是越好的。关于就是这一块的话呢，是使用呃，使用所有的变量还是使用部分的变量？一般来讲我们都是使用所有的变量，他这个结果比较准确。好，这里我们默认不用管啊。 不过呢，不过呢，关于这个变量这一个对话框的话呢，同学可以详细的看一下陈老师在上一期的新花开医学统计的微信公众号里面讲到的回归估计法的缺失，值得替代。
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05:00查看AI文稿AI文稿零代码一分钟搞定缺失数据的多重插补操作。首先观察我们的表格，发现有缺失值， 以这四个连续型变量为例，缺失率在百分之二以内。 今天就演示用多重插补的方法对这四个变量进行缺失值插补。 首先我们新建一个项目，上传数据表格 excel 表， 上传成功后，我们进入分析，综合分析中找到多重插补， 鼠标放到多重插补后面的感叹号上，查看方法简介， 点击页面右上角帮助按钮，查看方法操作步骤，结果解释参考文献 知道了具体方法及结果解读，我们开始具体操作， 选择一个你需要的插补方法， 把缺失值的需要插补的变量拖进需要插补的变量中， 尽可能多的选择辅助多重插补的变量选项框中 参数设置完成啦！点击开始， 可以随时查看网页版报告， 也可以在页面左下角输出结果中下载图表等结果， 本结果输出了叉捕后的五个表可以择优选择进行下一步分析啦！ 好啦，是不是非常简单，快来试试吧！
04:52查看AI文稿AI文稿大家好，我是陈老师，欢迎大家收看杏花开医学统计课程，我们的课程在微信公众号中持续更新，帮助大家轻松掌握医学统计学方法和统计软件的操作。我们的微信公众号是 xxk 三四五，欢迎大家关注。 今天我们要讲到的是期望最大画法插补医学数据中的缺失值。好，关于缺失值的话呢，陈老师在本期及上一期的呃医学公众号里面，陈老师都详细的讲到过。呃，如何插补缺失值？ 呃，上一期的公众号讲到的是用回归法来估计缺失值，上，上一期呢，讲到的是均值替代法来估计缺失值。那么这么两种方法对于缺失值的估计各有利弊。 比如说，如果用平均值来估计的话呢，用用某一个序列的均值来估计这个序列的缺失值，可能会存在一个波动性被低估的问题，并且它仅仅只是存在一个单列变量之间的内部估计的问题。好，这个呢，是啊， 均值替代的缺失值差不法的一个弊端。那么呃，上一期呢，陈老师还讲到了一个回归估计法来替代缺失值。回归估计法替代缺失值，他实际上是一种比较准确的方法， 他呢，适用于那种自变量比较完善，自变量没有缺失值，而仅仅只有因变量有缺失值的这种数据，并且最好是自变量和因变量之间有一定的因果关系的话呢，才比较适合这个回归差 不法。那么这个回归估计法来替代缺失值，他尽管准确度会比较高，但是呢，对原始数据的要求也比较多，比如说要求最少的话呢，是次变量不能有缺失， 比如说要求自变量和因变量之间也有那么一定的因果关系，我们才能够选择回归估计法来替代祛湿值。 如果当我现在觉得我又不想用单列的缺失，我既不想用单列的那种缺失值的插补法，也就是呃均值插补法， 我既不想用均值插补法，也呃，也不想用回归插补法。也比如说我的数据不满足回归插补法的要求，呃，因为回归插插补他要求自变量是不能有缺失的，那么当我的数据既不满足回归这个估计估计呃 缺失值的方法，我也不想选择均值替代法。那么这个时候，陈老师建议大家使用期望最大画法来插补医学中的这个数据的缺失值。 好，关于今天的这一套案例数据呢？呃，这个陈老师选择的统计学软件是 spss 的最新版本的软件， 在今后的微信公众号上，陈老师会更新更多的萨斯、 mata 等统计软件的视频操作及案例，请同学持续关注我们的微信公众号，我们的微信公众号是 xhk 三四五。 好，今天我们来看看这样一套案例数据啊，我们这一套案例数据呢，是也是同样也是书张压和心率好，这样一套案例数据的话呢，嗯，陈老师用这样一套案例数据也演示了回归估计法。来 来这个插补这个数张压和心率的缺失值。那么今天陈老师要演示的是，对于同样一份数据，陈老师选择用嗯，期望最大画法来插补。同学可以比较一下两种插补法的一个差异啊， 可以对着上一期陈老师讲的这个啊，微信公众号里面的回归估计法插补的数字，同学可以对比一下。 好，呃，现在呢，陈老师，首先先介绍一下我们为什么要进行缺失值的插补，是因为我们在实际研究中经常会遇到样本样本数据的缺失，如果数据缺失的话呢？ 嗯，如果对于大样本来讲的话呢？呃，轻微的数据缺失还好，还不怎么影响运算结果，但是对于小样本数据来讲的话，你缺失那么一个两个，有可能会导致运算结果出现很大的差异， 所以我们如果不能合理的填补上缺失值的话，他是非常非常能够呃，直接导致我们的运算结果出现偏易。还有一种情况，就是那种波动性比较强的数据，就是那种，嗯， 对于同一个啊，对于同一个指标，不同个案，在同一个指标上的数字的差异非常大，如果对于这样一种情况，我的数据仍然还存在缺失的话，那么这种情况的话，必须要插补缺失值，如果不插补的话呢，运算结果那会造成很大的偏疑的。 所以综合综合程老师刚才讲到的这么几点，对数据的缺失值进行合理正确的差补和补充是非常必要的。
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01:40查看AI文稿AI文稿spss 处理缺失值，上一节课我们讲到了变量的缺失值，这节课我们讲怎么去处理这个缺失值，为什么要处理缺失值呢？因为有时候我们的变量是一些经济类的，经济类的数据，比如说零九年到一九年的 gdp， 哎，因为数数据量比较少，所以这某一年的缺失或某几年的缺失会导致这个数据数据量太小，所以需要对这个确实值进行处理。 在 spss 里边怎么操作呢？在这转换替换求是值，他有几种替换方法，首先操作上需要把这个变量选进来，选进来之后这个地方会产生，处理完了会产生一个新面料，所以这个地方有一个名称，这里一般是年龄加一个后缀。 那他有几种处理方法呢？第一种是序列均值，比如说年龄，这个我们就可以用序列均值，就是用这个整体年龄的均均数来替换个缺失值。 然后第二个是临近年的君子，就是比如说这个确实是在这确实是这个是十九，这个在这他会用临近的几个点，比如说两个点，比如上下两个，或者说上下这个可以自己选，或者选全部的君子。 还有一个中位数，这是一样的，零进几个点的中位数，上面一个无非就求一个君子，下面这个就求他们中位数来， 这个需要根据情况来进行选择。然后下面两种差不多就是线性区点的线性趋势，这个什么意思呢？就是比如说我们的 gdp 是从零九年到一九年是逐渐递增的，他会按照某一种算法去找出他这个点，在这个趋势里面他出一个什么位置，找到这个按照他的线性趋势来填充确实值， 基本上就这么几种方法，大家后面选择的时候，根据你的变量特征去选对的方法就可以了。点我主页有干货。
03:15查看AI文稿AI文稿大家好，我是陈老师，欢迎大家收看杏花开医学统计课程，我们将每周在微信公众号中更新最实用的医学统计文章及视频案例教程，帮助大家轻松掌握医学统计学方法和统计软件的操作。 我们的微信公众号是 xhk 三四五，欢迎大家关注。今天我们要讲到的是 spss 回归估计法来处理医学数据中的缺失值 啊。在实际研究中，我们经常会遇到样本数据缺失的情况，数据的缺失可能会造成数据运算结果的偏差，特别是对于那种样本量比较，样本量比较小的数据而言的话，数据的缺失值会在很大的程度上影响最终的运算结果。因此，正确 对数据的缺失值进行补充是非常必要的。上一期的杏花开医学微信公众号里面啊，陈老师详细的讲到了啊，陈老师详细的讲到了如何选用均值替代法来替代缺失值， 但是呢，均值替代法有可能呃，均值替代法的准确性和能效性略微要比回归估计法来处理缺失值的准确性和能效性要略微低一点 好。回归分析法呢，它是指对于存在缺失值的这样一类数据，我们以存在缺失值的变量为因变量，而其他的变量呢，则作为自变量进行一个回归分析。然后呢，用得到的回归方程， 运用这个回归方程把已知的自变量带入到回归方程里面，通过回归方程来估算出 缺失的阴变量的数值。所以呢，从这个里面来看来看的话呢，呃，我们用这个呃多个自变量来预估呃阴变量，也就是含有缺失值的这个变量，它的准确性是比较高的， 因为他是通过自变量与因变量之间合理的逻辑来联系起来，从而来估计因变量。那么就比我们前一期讲的均值替代法来估计因变量就要准确的多。 因为均值替代法的话呢，直接就是把应变量里面的没缺失的数值取一个均值来作为缺失值进行补充，这样的话可能就会片面一点。 所以呢，在绝大多数的情况下，陈老师推荐大家使用回归，回归估计法来进行缺失值得处理好。除了均值替代法和回归估计法，我们还 会有其他的一些，比如说还有一些人为的预判或者是人为的估计法等等，这样一些有关均值，有关这个缺失值的替代或者是补充的方法呢，陈老师在后期的公众号里面会陆陆续续的讲解到。 好。嗯嗯，这个我们呢在长期的工作中呢，呃，除了有这个缺失值的这样一个呃详细的教程之外呢，我们还整理了一套非常完备的含有所有的 或者是说绝大多数的医学统计方法的这个啊案例数据以及运算结果的文字，文字的模板说明，并且是持续更新的，有需要的朋友可以联系我们的客服进行领取，我们的客服 qq 是三三零幺八八八二零零。
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27:02查看AI文稿AI文稿好，我们来学习一下。第十一章缺失值分析。在介绍缺失值分析之前，我们先看一下它的背景。 在资料书籍过程中，由于各种原因导可能导致数据收集不全，就会产生缺失值，而这种情况往往是无法避免的，因此 就是啊，缺失值分析。这个缺失值分析是数据处理顾客中常见的问题之一， 如果处理不当，会导致部分分析过程简单的从分析中丢弃。这些有缺失直到个案，也可能会使分析结果精度降低，出现偏移甚至是错误的结论。另外，很多统计过程被 最后的假设都是基于完整的个案，而缺失值可能使所需的理论更复杂化，部分分期过程可能无法完成。因此缺失值分期有助于解决由不完整的数据造成的若干问题，尽可能全面有效的利用整个数据库 来看完它的背景，来看一下这个分类，根据不同的分类分为不同的类型。首先看一下按照数据缺失的形式分为两类，一是单元缺失， 另一个是项目缺失。你来看一下单元缺失。单元缺失是指针对需要调查的个案进行调查而没有得到的个案信息，这种缺失在数据分析阶段是常常是无能为力的。 项目缺失是指在调查内容中，某些变量的观测结果是有缺失的。比如对整个班级进行调查后收回的调查表中，部分女性因为保密而为全体启动一项，造成最大的缺失就是项目缺失。 无论是缺失数据的形式、单元缺失还是项目缺失，从缺失机制与方式上可分为完全随机缺失 而随机缺失以及非随机缺失三类。你看随完全随机分。完全随机缺失是指以评价的结果或即将要进行的评价结果中研究对象的缺失略是独立的，即缺失现象完全随机发生，与自身或其 其他扁担的取值无关。二、随机缺失是指缺失数据的发生与数据库中其他无缺失扁担的取值有关。五一、观察值缺失的概率 仅依赖已有的观察结果，不依赖未观察到的结果，这个衰积缺失就是最常见的缺失机制。 看完前两个，我们来看一下非绝技缺失。非绝技缺失是指数据的缺失，不仅与其他表面的曲子有关，缺失率与缺失数据有关，也和自身有关。这种缺失大都是不是由偶然因素所造成的，常常是不可忽略的。 因此，清新世纪的产 产生机制，嗯，是非常惊艳的。我们在涉及到这些代表性问题时，从统一上说，非随机缺失的数据会产生有偏估计， 因此不能更好的代表主体，其实他决定数据插补方的选择。随机缺失数据处理相对比较简单，但非随机缺失数据，嗯，处理比较困难， 原因在于偏差的程度难以把握。我们看完了之后的分类，来看一下在 ips 中是如何处理这个缺失值的。首先是删除血失， 删除缺失是最常见最简单的处理缺失的数据方法。使用这种方法时，如果任何个案在某一变样还有缺失 数据的话，就把相对应的个案从分机中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。 然而这种方法却有很大的局限性，他是以减少样本量来换取信息的，完备会造成资源的单量浪费。丢弃的单量隐藏在这些对象中的信息。 看一下缺失值在期期待用转换选项卡顿的替换缺失值菜单过程。 此过程将所有的记录看成一个序列，然后采用某种指标对缺失值进行补充。他实际上专门用于解决时间序列模型中的缺失值问题。虽然其中的一些填充方法也可以用于补充数据，但相 比较而言，如果在非序列数据中使用该过程可能会得不偿失，应当谨慎使用。常用的填充方式有，算数均数缺失值零一点的算数均数中位数已经先进插入档。 我们看完了缺失值替代 pat 三秒处理方法缺失值分析首先，缺失值的描述和快速诊断。 用灵活的诊断报告来评估缺失值问题的严重性。用户可以观察到他们在哪些变量中出现比例为多少，是否与其他点量取值有关， 从而得知这些缺失值出现是否会影响分析结论而得到更精确的统计量。提供了许多种方法用于估计按缺失值 数据的均值相关矩阵和斜方差矩阵，通过这些方法计算出来的统一量将更加可靠。用估计值替换缺失值只要 em 法或回归方法，用户可以从未缺失数据的分布情况中推算出缺失数据的估计值， 从而能有效的使用所有数据进行分析来提高统计结果的可信度。 嗯，看完了他的 qq 值的处理方法，我们来看一下解读一下模块。 首先点击分，在 ips 中点击分析，进入选择缺失值分析命令进入到缺失值分析这个对话框中。 在这个对话框中我们可以看到有变量呃列表框以及定量变量呃列表框，分类变量列表框以及模式按钮，描述按钮和估计的系统方法按列表图尔依然木法和国威方法，下面我们进行一一介绍。 我们点击模式按钮，进入模式对话框是弹出的模式，对话框中我们可以看出有输出呃的三种方法 以及点亮的这些点亮缺失模式，附加信息以及排列顺序以及排列顺序的你来看一下按照缺失值模式分解的 表格盖是指每个分基本量都输出缺失值样式表，你每种模式中显示的频率被制成表格。使用按缺失值模式对变量排列，以指定技术和变量是否按模式相似性排序。 使用忽略个按数小于百分之 a， 这个可以自己设定。嗯，系统默认为百分之一表示出现平数小于此比例的缺失模式将不被显示。 按照缺失值模式排序的带有缺失值的个案，这一个是指针对每个分级别量，将每一个带有缺失值或积极的个案制表。使用按照缺失值模式对变量进行排序，是指 以指定技术和变量是否按模式相似性进行排序。 按照选键变量指定顺序排序的所有个案。是指垂直分析全部个案， 对每个个案进行制表，且每个变量都被表示为缺失值或极值。如果没有指定变量排序，异地个案将一按其在数据中出现的顺序列出， 看到点亮这个框中有缺席模式是指显示所选入的分期。点亮 附加信息用于从左侧缺失值模式这个框中选择的变量进行附加信息说明在样式表中用。对于定量变量将出 均值。对于分类表量将显示在每个类别中具有模式的个案数。排序依据是指个案按照指定变量的值的收据或降去列出仅适用于全部个案的情况。 还是顺序下去身体我们就不再解释了。好，我们点击描述按钮，进入描述这个对话框中。 在描述计划过程中，我们可以看到有单元量、统计量以及指示编量统计量的三种输入方法，百分比不匹配， 使用由指示变量形成的分组进行的气检验，以及为分类变量和指示变量生成交叉表。看一下单点量总提量是指输出每个变量的非缺失值的数量及缺失值的数量和 百分比。对于定量面料，还将显示均值及它标准值、标准差等。 指示变量能量列表的第一个百分比不匹配。对于是对于每个变量显示其中一个变量具有缺失值，另一个变量具有非缺失值的 gr 百分比表中呢？每对 每个对角元素都包含单个变量且具有缺失时的百分比。使用由指示变量形成的分组进行的梯叠页， 是指首先查找存在的缺失值的变量，按照相应点量是否缺失，将全部记录分为两组。在对所有连续性变 变量进行两组之间的梯解验，为分类变量和指示变量生成列表交叉表是指 每一个分类变量都和缺失值缺失指示变量生成交换表，同时可以看出分类变量和缺失情况间的联系趋势。 下面这个忽略缺失值占总个按例数的百分比，默认为百分之五的变量是指可以删除缺失值出现次数小于嗯较小的变量的总计量。 你看完了描述按钮的对话框，来看一下估计选项框这个 e m 呃按钮。 在前面的估估计栏中，我们又是看到四种方法是列表法、成对法、 e m 法和回归法。 我们先介，再介绍 em 按钮之前先介绍一下前面两种方法，以列表法和乘位法。列表法列表法分期时按列表排出个案，一旦任何分期别量具有缺失时，计算中将忽略该个案。 承认法是指按配对的方式对缺失值进行分析，即只有当脐带两对两配对变量具有非缺失值时才使用个案。 频率均值以及标准差是针对每队分别计算的，由于忽略个案军的其他缺失值，两个变量的相关性和斜方差不 取你认可其他点亮的缺失值。介绍完了前面的方法，我们来介绍一下 e m 法 e m 法迭代方法估计缺失值是每个迭代都包括一个 e 步骤和一个 m 步骤， 写成 em 法。在基带给定观察值和当前参数估计值的前提下，易步骤查找缺失数据的条件期望值， 这些期望值将替换缺失的数据。在 m 步骤中，即使填写了缺失的数据，也将计算参数的最大。自然估计值是一种较为常用的方法。 在弹出的 e m 按钮中，我们可以看到分布的方法有三种，生态分布，混合分布以及 s、 n、 t 分布。 携带最大携带期数默认为二十五次以下面保存完整的数据，使您这个输入数据的文件来看一下侦探分布 烟法。介绍完我们来介绍一下估计估计方法。 这个估计中的回归方法。回归法是指计算多个先进回归估计值，并具有用于通过时机元素增加估计值的选项。 对于每个预测值，其过程可以从一个随机选择的完整图案中添加一个残差，或者从细分母中添加一个随机等态偏差进一个随机偏差 去通过查查均值的平方均值，方均值的平方跟测量而计算得到的。在回归对话框中我们可以看到 估计调节有长插普通变量和十吨的 t 变量，以及没有不进行调节以下面的最大预测程序数和保持完整数据。 残差调节法是指从要添加到回归估计的完整个案观察的残差中随机选择误差项。 静态点亮是指从期望值为零且标准差等于回归的均方误差向平方均的分布中随机抽取误差项。这个十分的 t 分布表面表量是指从 t 分布 中随机抽取误差项并按金方误差标注误差项。 巨大预测程序值和保存完整数据我们不了解杠来看一下估计选项按钮电量按钮 在弹区的点亮按钮中我们可以看到有变量的方法已经是系统默认的使用所有定量变量和自己设定的选择变量。 下面有定量变量框和预测变量，以及右侧的预测变量和预测两点多波痕的预测变量。定量变量是指用于显示所有可用于分析的定量变量。预测变量。上部分的预测变量 框中选入需要估计缺失值的音变量，下一部分的预测变量框选入的是需要估计缺失值的值变量，两者都包含，是指把定量变量框中的变量同时选入两个预测变量框中。 我们介绍完了它的模块，我们看一下以例题的形式进行讲解一下，以及在 ips 中是如何操作的以及结果的解读。看一下这个例题 对某种疾病出院患者的部分调查数据，嗯，进行分析，确实值分析数据库，在我们的历史一杠一这个数据库下面，让我们打开 打开这个数据库，在打开的数据库中，我们可以看到有五个变量，分别为姓名，年龄，性别，志愿天数以及受伤日愿，受伤之日愿的时间间隔。 下面我们进行一下操作。首先点击分析缺失局分析，排除缺失局分析，对对话框， 呃，战士加年龄，认亲术， 志愿天柱以及书香至入院的时间间隔选中的定量变量列表框中，将性别纳入到分类变量列表框中，然后我们点击模式按钮，在弹出的模式 主打框中，我们在输出方法中选择按照缺失值模式分组的表格个按这个空选框，在缺失值模式中分别将 志愿天数把性别分别选择到附加信息列信息列表框中，然后点击继续返回到主对话框中，但是我们点击描述按钮，弹出描述对话框， 在描述这道框中，我们选择单笔量统统计量这个复原框，以及指示变量统计量中的使用指标变 形成的分组进行的气检验和会分离变量和只需变量生成交叉表两个护眼框，然后点击继续返回到主对话框中。在估计方法中我们选择 em 法和回归方法，我们点击一下 e m 法的 e m 法按钮，弹出 e m 法的对话框。和前面我们讲解的是一样的，选择默认合规方法的对话框也是选择默认，然后点击确定运行输出结果 来解读一下它的结果。首先给出的是单点量的统计量，我们也可以暂时可以看到 年龄，住院天数，受伤至入院的时间间隔以及现为的呃种样本呃个案数以及这四个别站的均值标准三，嗯，还有给出的个别站的缺失值和缺失的百分比， 以及积极树木最低值和最最大值的个数。我们以志愿天柱来进行解释一下，也可以看到志愿天柱有四百六十三个国案， 均值为十八点八八天，标准差为十一点二五八，其中缺失 值缺失数为三十七个，三十七粒占到百分之七点四，其中有二十六个最大值。下面给出的是 是估计时估计均级的摘药和估计标准差的摘药。来看一下估计均级的摘药，我们可以看出 年龄，住院天数和受伤治住院时间的间隔的嗯，总的均数以及依然法和回归法估计的均值。 看到这个年龄啊，所有计算的均值为四十二点五 岁，岁月天数为十八点八八斤，以及收藏蜘蛛眼时间间隔为四十五点零。 em 法估计的嗯，均数和合规方法估计的均数与实际的均数相差不大。 标准差带药也是一样的，所有值的年龄标准差是十一点六六一，我们看一下上面的均值和上面的均标准。均值标准差是一样的，这是给出的所有值。 下面给出的是 em 估计的标准差和回归化估计的标准差与实际的标准差相差不大。 下面给出的是单个方叉器检验的结果，通过单个方叉器检验，有助于我们识别缺失值模式可能影响电量表现的变变量有哪些？ 按照相应点亮是否缺失，嗯，是否缺失，我们可以变为存在和缺失两组，然后在两 车主之间进行细检验。在给出的结果中我们可以看出年龄缺失值信息，年龄信息缺失的段在受伤至入院的时间间隔比较短， 为二十三点五九，你确认天数缺失的在自西受伤之术院是一个，为三十四点八九，还是比较大的， 性别也是比年龄确实时的受伤最重要的时间间隔的时间要长。 也许可以看出该指示数据可能并非 rev， 并非是完。 先熟悉确实下面，然后给出的是类别变量相对应的指示变量的交叉列交叉制表， 在实表中给出的是变量分类变量性别和定量变量显示的与单个方叉连接中的信息 是相似的，这个有些是相似的。你看这个种地训练和缺失值，这一列与上面给出的训练和缺失值的数据是一致的。然后我们可以看出年龄志愿天数与受伤志愿的时间格分别在男女两男女 性别之间的分布情况，使结果可以看出年龄，志愿天 to 收藏制作业时间间隔的缺失值在存在值在男女两男主之间的分布是存在差异的，也就是说明是不均衡的。 然后给出的是制表模式的结果，在制表模式表格就是给出了缺失级的样式表，他给出了缺失级的详细结果。我们可以在此结果中可以看出 有三百八十二个个案无缺失，其中有八个个案在性别和志愿天数上是存在缺失的。 最后给出的是 e m 估计的均值以及斜方叉和之相关系 已回归估计统计量的均值，回归斜方叉以及回归相关性。但是我看一下哦，依然法估计的均值和上面给出的结果，即估计均值这样的依然无法估计的均值， 三个比量距离是一样的， 哎，不再解释。来看一下 e m r 估计的斜峰叉， 嗯，可以看到住院天数和年龄， 新的斜方叉为负啊九点二八六，说明血清楚和年年龄相不相关以及他们的相关性。结果中也可以看出 年龄和志愿进入是不相关的，他们的相关性都是承诺相关以及在给出的。下面给出的 later m c a r 点中我们可以看到卡方值等于 一百四十九点一五零啊，显著线等于 p 值等于零点零零，小于明显小于检验水准啊，零点零五。因此拒绝原甲线，证明确实 我是拒绝缺失值为 mcr 的假设。在下面给出的回归估计的统一量给出的均值的估计结果与言语上面的 两年龄回归故意的是四十二点六六岁，住院天数为十八点七九，天初三进入院时间间隔为四十七点七四。与上面给出的 均值估计均值代价中的 e m 法啊，这个回归估计方法的各变成的年龄呃，是一样的。 你看一下回归我们估计的斜方滩提供的信息和 em 法 啊估估计的提供的信息是相似的。看一下 啊，这一张我们讲解完了。
03:00查看AI文稿AI文稿删除呢，在 spas 统计分析软件里面是提供的是比较简单啊，可以进行操作的，就是比如说这么简化的一个数据器啊，我们的调研对象呢，作为女性的患者呢，他的身高啊是缺失的。那如果说啊，我们想删除掉这一行数据，因为这个是一个我们随机缺失的这个数据，对删除数据 是可行的，只要这样能够打。那么在十八字软件里面呢，提供的两种删除方法啊，第一种叫 list the wise deletion， 然后陈列排除个二。 第二种呢叫 pairwise deletion， 叫按具体分析排出各行，这啥意思呢？下面给大家分析一下啊。首先来看第一个，第一个呢，我们叫按列表排出各行，那他呢是适合完全随机缺失，所有包含着一个或者多个缺失的行都会被完全排除。 第六个受制者，女性患者啊，他的这个身高缺失，对吧？那我们如果说选择这个按列表删除这样的话呢，就这一行完全删除，这在你样本量足够大的情况下是完全可以的。删除完之后，你看啊，这个软件的这个统计结果，年龄男性的样本数量是五个，因为这个是五个，没有删除吗？对吧？ 女性就变成四个，因为你删除了一行，所以这个年龄变成四个，那么身高一样的，因为他两个变量都删除。然后我们再看看另外一种删除的方法，叫按分析顺序排除杠，那么这个按顺序分析排除杠的区别就在于什么呢？他比较适合随机缺失这个数据类型，他呢是根据每个分析的需要删除还有缺失的数据 啊，比如说我这个数据题里面，我只要分析男女性别之间的这个频率的这个差别，那我就不需要管这个缺失对不对？我这两个数据是完整的，你身高缺失呢，跟我没关系，那么自然的我就不需要 删除这一行。但是如果说我的分析涉及到跟身高有关系的，比如说我们想分析啊，那个年龄跟这个身高的相关性，那么由于这个数据缺失的，那我要把这个给删除掉， 那我们怎么选呢？啊？你这个选择啊，分析顺序排除杠之后啊，年龄这一组的男跟女，他的样本数量还是五个，对吧？因为这两边都没有删除， 但身高这里男性是五个，女生就变成四个。那么当还有一种叫整个变量删除，这个是最暴力的啊，最暴力的删除。但是啊，我们这一类的数据， 身高这个数据那确实太多了，由于那天设备可能出现了一个大的问题，那我们集中呢，又是在那天采集数据的，那这个数据呢？零零三上太多了，那确实这么多，你去再分析意义就不大了，即便用多重， 我们这个误差也很大，所以呢，我们就干脆把它删除掉了。但是你要确保这个变量你不是你分析的关键变量，你的研究目的不在于主要分析这个主要变量，你如果说这个是主要变量，你是不是有缺失，你要把它删除掉，那你还分析啥？那这种怎么删除？ 非常简单，你只要在你的这个变量试图那里面把这个天亮选中这一行选中，右键点击清楚就可以，有时就这么简单。
03:50查看AI文稿AI文稿sbss 操作步骤讲解系列第三十六课 rea 骂模型时间序列 rea 骂模型自回归综合移动平均模型的检验步骤为， 首先通过系列图对模型进行初步的分析，看是否平稳，然后通过自相关或偏字相关分析对模型进一步的识别与定阶确定模型的 pdq 接数值，确定模型后进行参数的估计后进行模型的预测。 第一步，定义时间，将数据导入 spss 中，点击数据定义日期和时间， 进入定义日期后，选择数据对应的日期格式并定义第一个个案日期后点击确定。当结果 果界面出现，图中语法表明日期定义成功。第二步，模型初步分析，点击分析时间序列预测序列图，进入图中序列图勾选框，将音变量放入变量框中，点击确定 序列图，结果就出来了。根据图中序列图结果可以知道本次数据不平稳， 从结果可以看出不平稳，因此需要进行差分处理，在序列图勾选框中勾选差异，从一阶差分开始尝试。 第三步，确定 am 模型的 pq 截值，点击分析时间序列预测自相关，进入自相关勾选 选框后，将因变量放入变量框中后勾选转换下的差异，并填入差分接触，点击确定 字相关偏字相关的模型描述。个案处理摘要，字相关性字相关图偏字相关 篇字相关图，结果就出来了。在进行字相关和偏字相关接触判断时，常采用两种方法，一字相关和偏字相关性表进行判断，若数据快速，将为零为结尾，反之为拖尾。二字相关和偏字相关图进行判断， 通过看图是否有为零的，若有为结尾，反正为拖尾。接触判断由第几个进入二 sd 范围前一个数算几届。第四步，而以骂模型 操作步骤，点击分析时间序列预测，创建传统模型，进入时间序列建模器后再变量勾选框，将因变量放入因变量框中并勾选方法点条件，进入条件设置框后填入对应的批 一 q 的接值转换勾选自然对数，点击继续默认勾选统计，点击图勾选图中红框标记像默认勾选输出过滤， 点击保存勾选，保存变量下保存的预测值和致信区间上下限，并修改变量名，前缀最好改为英文字母。最后点击选项勾选并修改预测日期，点击确定 b 骂模型的模型描述，模型摘要，图表模型拟核度模型统计预测结果 残差的字相关和偏字相关图，预测图结果就出来了。第五步，结果整理，将预测结果表粘贴复制到表格中， 并加入平稳二方的值后，将整理好的结果及预测图粘贴复制到沃尔顿党中，进行三线表的制作及文字描述。 学会了记得点赞关注呦，可带坐指导学习交流！
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