spss学习系列09.缺失值处理 - 图文 

EM 协方差a tenure age address income employ reside tenure age address income employ reside a. Little 的 MCAR 检验:卡方 = ，DF = 107，显着性 = .000

EM 相关性a

tenure age address income employ reside

tenure

1 .496 .505 .291 .519

age

address

income

employ

reside

1 .655 .406 .673

1 .334 .461

1 .591

1

1

a. Little 的 MCAR 检验:卡方 = ，DF = 107，显着性 = .000

回归估计统计量

回归均值a tenure age address income employ reside a. 将随机正态变量添加到各个估计。

回归协方差a tenure age address income employ reside tenure age address income employ reside a. 将随机正态变量添加到各个估计。

回归相关性a

tenure age address income employ reside

tenure

1 .482 .498 .291 .533

age

address

income

employ

reside

1 .654 .389 .676

1 .311 .482

1 .582

1

1

a. 将随机正态变量添加到各个估计。

注：另外还有多重插补法，是综合多种插补缺失值的方法，确定插补数据，因此比单一插补方法更准确。操作步骤：

【分析】——【多重归因】——【分析模式】/【归因缺失数据值】

具体步骤

（略）。 精心搜集整理，只为你的需要