SPSS在心理数据检查与筛选中的应用（页）

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1、SPSS在心理数据检查与筛选中的应用SPSS作为目前最流行的统计软件包，以其功能强大、界面友好而被广泛使用.但很多用户在数据录入完毕后就开始了统计分析，这常常会导致结果的错误.其实在这之前还有一项重要的工作要做就是数据的检查与筛选(screen2ingdata)・SPSS在这方面为我们提供了很多有用的功能.但很多用户常常忽略这些功能，而目前的统计教材.SPSS的教材中几乎没有这方面的专门论著，我们以SPSS最新的10.0版本为例，就在其中如何利用各种功能进行数据的检查与筛选进行探讨.SPSS的其他版本及SAS,SPLM等统计软件与此类似.1数据的采集、录入阶段数据产生差错的原因1.1被

2、试差错多见于自陈式问卷调查中.女II:由于社会赞许等原因导致被试对某问题不能真实回答从而造成数据偏态；由于敏感的问题导致被试拒绝回答从而造成数据不全.1・2仪器差错多见于使用心理测评仪进行测量的时候丄3主试差错由于心理学数据常常非常庞大，因此在数据录入时难免岀错；另外数据在文本文件、EXCEL>ACCESS.SPSS等不同格式、不同版本之间转换时，在心理测评仪向计算机传输数据时也常会发生错行、乱码等错误[1].2数据的检查与筛选保证数据准确的最好方法是将原始数据与计算机所呈现的数据清单进行核对.但对庞大的数据这儿乎是不可能的.这时就需要应用描述性统计量和统计图来进行筛选和检测.最重要的

3、是解决三个问题:所有的数据都在允许的范围内吗？平均数和标准差都比较合理吗？有无超出取值范围的数据?2.1缺失值(missingvalues)缺失值是数据分析中一个非常常见的现象,出现的主要原因有：设备故障、拒绝回答、测验时走神等，对此应：2.1.1缺失值的检测SPSS默认缺失值以黑点表示，可以通过快速浏览数据列表(dataview)发现，记录下缺失值所在的变量即数据的列.2.1.2对缺失值的处理(1)剔除有缺失值的观测单位，即删除SPSS数据列表中缺失值所在的数据行；在SPSS的统计分析程序中，打开options按钮，便会出现缺失值的处理栏(missingvalues),可分别选择下列

4、选项:excludecasesanaly2sisbyanalysis(剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位);excludecaselistwise(剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位);(2)对缺失值进行估计后补上.主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计；二是用SPSS提供的工具进行估计.在“transform”菜单下的“replacemissingvalues”列出了5种替代的方法：(a)seriesmean:以列的算术平均值进行替代；(b)meanofnearlypoint:以缺失值邻近点的算术平均值进行替代；(c)Medianofnearlypoint:以缺失值

5、临近点的中位数替代；(d)linearinterpolation:根据缺失值前后的2个观察值进行线性内查法估计和替代(e)lineartrendatpoint:用线形回归法进行估计和替代;⑶将缺失值作为常数值，如：作为“0”.2.2奇异值(outliers)和极端值(extremevalues)奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值，由于它的夸大作用，常常会歪曲统计结果，导致犯一类和二类错误.通常有四种原因可导致奇异值的出现：(1)数据输入时出错；(2)在不同数据格式之间进行转换时，缺失值处的数码代号被当成了实际观测值；(3)出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体；⑷考察的

6、样本相对于正态分布有比较多的极值22.1奇异值和极端值的检测用柱状图、箱丝图、茎叶图、正态检验的Q2Q图等检测有无极端值和奇异值.以箱丝图为例，箱丝图中都标有奇异值的行号，看不清时可拖动边框将箱丝图放大查看.2.2.2减少奇异值和极端值影响的方法（1）将奇异值和极端值作为缺失值处理：在"variableview"视图中点击“missing"栏下含有奇异值和极端值的变量，弹出“missingvalues"对话框，有3个选项可以使用：（a）“discretemissingvalues"最多可以指定3个数值为缺失值，（b）"rangeofmiss2ingvalues”指定某一取值范围内的数值

7、为缺失值；（c）“rangeplusoneoptionaldiscretemissingv指定某一取值范围和某一特定数值为缺失值;（2）根据检测的奇异值和极端值，用“data0selectcases”工具中的“if??”对数据的取值范围进行限定，然后再进行统计分析；（3）对奇异值进行估计.方法同缺失值的估计；（4）将原始数据转换成标准Z分数（statisticsdsum2marizeodescriptivesosavestandardizedv