圖文撰寫 | tbwhere老師
科研論文中，統計分析至關重要，本公眾號的主旨是為大家講解科研過程中的統計分析步驟，以及相關的問題！同時，我們還將以最新發表、或各學科Top期刊文章中的統計方法為例，給大家逐一講解如何做統計（分析數據）！
介 紹
做科學研究的時候，我們經常會碰到缺失值的問題，除了直接刪除、簡單插補，多重插補也是常用到的處理缺失數據的方法。
使用軟體
使用軟體：SPSS 25.0，建議使用高版本。
圖文介紹
1、把數據從Excel中複製粘貼到SPSS中
2、點擊Analyze，選擇Multiple Imputation，接著選擇Impute Missing Data Values
3、單擊Scan Data
4、在Impute Missing Data Values對話框中，把變量全部選入Variables in Model，Imputation默認為5，即產生5個新數據集，Dataset name輸入新數據集的名稱。
5、Output頁面給出了一個表格，顯示了各個變量缺失值插補的具體方法，age和bmi都用了Linear Regression，fatigue和sex用的是Logistic Regression.
6、產生了一個新的SPSS數據文件，名稱為新數據集，裡面包括了6個數據集，即原始數據集和新產生的5個數據集，並新產生了一個變量Imputation，取值為0、1、2、3、4、5，分別標識出了原始數據集和5個新數據集。在頁面的右上方，有個下拉框，選擇不同的數字，可快速定位到相應的數據集。
下圖中，我們選擇了1號插補數據集，數據集中的黃色單元格，即為插補後的數據。
學會了吧？很簡單吧！
本文僅限統計分析過程解析，不涉及軟體問題。軟體的下載，不屬於本公眾號，也不屬於本文所涉內容！
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