品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

检查数据是否存有异常情况是进行SPSS数据分析的前置条件，如果没有检查出导入数据本身存在的问题，就容易导致后续的研究分析无法操作，所以我们需要掌握SPSS数据清洗的办法来检验并罗列出存有问题的数据。本文以SPSS数据清洗常见问题，SPSS数据清洗流程这两个问题为例，简单介绍一下SPSS数据清洗的知识。

一、SPSS数据清洗常见问题

一般来讲，数据的异常情况主要包含数值缺失、变量类型设置错误、文本不兼容等方面，只有查看和找出数据的问题之处，我们才能处理对应的异常数据，更正原本有误的地方。SPSS的数据清洗便是解决上述问题的有效方法，通过输入相关的函数指令，使SPSS系统识别和判定问题数据，并生成单独的数据文本以便操作者进行快速查看和后续调整。

1、在炎炎夏日，某自然森林的大部分象群感染了一种病毒，前往当地进行救治的医疗机构初步判定，夏季温度过高和湿度增加导致了该病毒在象群的肆虐。医疗机构研发了一类针对病毒感染的新型药剂，下图是感染病毒的大象在注射药剂前后的体内病毒存活率数据，但是这些数据本身存有问题，所以需要借助SPSS首先对数据进行查验。

2、因为数据本身存有问题，所以查验数据问题的前提是设置个案，将案例数据定义为个案选择的范围，才能使SPSS功能对案例数据进行针对性的查验和分析。

3、在进行SPSS数据清洗之前，我们并不知道案例数据具体的问题有哪些，所以“数据存有问题”相当于是一个假设，需要SPSS的数据清洗来去验证假设是否成立，也就是选择下图“如果条件满足”的功能模块。

4、在假设条件界面，我们可以在函数组里寻找适合的操作指令，对应本文所讲的SPSS数据清洗，所以应该寻找能够查验数据问题的函数指令，例如Missing函数对应的缺失值。根据Missing函数的解释意义，输入为1表示验证假设为真，也就是存在缺失值的问题。

二、SPSS数据清洗流程

将“导入数据存有问题”作为假设，并进行个案的条件确认，这就设置了SPSS进行数据清洗的前提条件，而找到适合的操作指令构成了数据清洗的主要流程，即使对各类函数不甚了解，操作者也无须担心，因为SPSS的函数组包含了对每个函数指令的详细解释，只要仔细阅读和理解其中的意义，就能够轻松运用这些函数指令来进行方法设置。

1、为了查验大象体内的病毒存活率数据是否有缺失情况，所以将注射前后的病毒存活率数据都设置为1的条件，也就是查看这两列数据存有缺失数值的情况。

2、因为上述步骤是对缺失情况进行设置，所以SPSS查验的结果是单独罗列存有问题的数据，可以将这些数据命名为“缺失值个案”，并且将查验出有问题的数据单独放入一个数据集中，便于数据清洗的查看和分析。

3、在标注问题数据的新数据集中，序号为7、12、15的大象在注射前后病毒存活率方面存有数据缺失的情况，在确定具体的问题出现在哪些变量之后，研究者就可以及时做出调整，回溯到这三个样本的原始数据去比对和补充。

三、小结

以上就是SPSS数据清洗常见问题，SPSS数据清洗流程的解答。把数据存有问题作为方法假设，是进行SPSS数据清洗的前置条件。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。