spss中如何处理极端值、错误值
我们知道，在一个数据量很少的表格中，检查其中的数据是否有误，可以简单浏览一遍基本都能发现。但是当数据流量非常庞大的时候，仍然人工审核显然不现实。这时候，我们就可以借助spss来处理这些极端值、错误值。
打开spss软件。
为了方便讲解，我们可以自定义输入一组含有错误值的数据，比如大学生的身高。我们知道正常人的身高在3米以内，如果偏高太多，显然就是我们所说的极端值、错误值。
上面只是罗列了一个简单的数据组，但在spss中，无论数据的多少，查找极端值、错误值的处理方法都是一样，数据越多越能体现spss的优势。明白这一点之后，在上方的工具栏依次点击“Analyze”（分析）——“Descriptive Statistics”（描述统计）——“Descriptive ”（描述）。
选中左侧方框的变量，点击中间的箭头按钮，将变量移动到右边的方框。
点击右上角的“options”（选择）按钮，勾选如图所示的选项，分别代表：均值、标准差、最小值、最大值、变量列表。
勾选“Save standardized values as variables”（将标准化数据保存为变量），点击“ok”。
从生成的统计分析结果表格中，我们可以看到数据组中的极值，即极小值和极大值，其中极小值是135，很明显，这样的身高属于正常值，但是420显然大大超出了大学生的正常身高范围，所以可以认定，这是一个极端值、错误值。
当然，仅仅从极小值和极大值来处理数据表中的极端值、错误值是远远不够的，因为有些数据表包含的极端值、错误值往往不止一个。那么这是就要返回到数据窗口，由于经过了上一个步骤的操作，这时候数据表中新生成了一组标准化数据“Z大学生身高cm”。
“Z大学生身高cm”实际上是衡量正态分布的一个标准化数据，服从正态分布的数据，应该分布在正负三个标准差以内，这时候，我们就可以通过观察“Z大学生身高cm”变量中，有哪些数字是小于-3或者大于3的，同样指向了“420”这一行，这就是我们要找的极端值、错误值。
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