SPSS异常值剔除

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1、离群值（箱图探索）.值与框的上下边界的距离在1.5 倍框的长度到3 倍框的长度之间 的个案。框的长度是内距。极端值（箱图）值距离框的上下边界超过3倍框的长度的个案。在回归模型诊断里面，一般称预测值与实际值的偏差为残差，残差有几种表示方法:标准化 残差，学生化残差等等，按照需要取一种残差，再按照某种标准取一个阀值来限定异常点， 只要那个点的残差大于阀值，就可以认为它是异常点。data下拉菜单里有define variable properties,把变量选到右边的框里，点continue，在新 窗口中有变量在样本中的所有取值，要定义某个值是异常值，就把相应的missing框勾上就 ok啦然后再处

2、理数据时这些值就已经被剔除，不参与分析了一、采用数据探索过程探测异常值SPSS 菜单实现程序为：主菜单-“Analyze”-“Descriptive Statistics” -“Explore ” 选项-“Statistics”按钮- 选中“Outliers”复选框。输出结果中将列出5个最大值和5个最 小值作为异常的嫌疑值。一般数组应遵循正态分布，但一列数组中有可能会出现异常值，从而影响数据的方差和统计 结果，因此挡在SPSS中输入数据后，首先要检查数据中是否存在异常值。方法如下：1.选择想要观察的数据，此处我们选择normal列中的数据进行查看IGS?，曲r見IBM却嚣毗曲I右註田#咖;碎：

3、 Mg忖| .竺空 JWM W-e. JRW-UI 番口因I注2.进入菜单栏中“分析”一“描述统计”一“探索”诔标题2【藪据至屮JBMSPS三2z-61011恭乍：尢左 i:左迟i.XU OT0El拥宰迥_ 團匠汕旦I.宗件E 辔旦 视E1 fete D) 5?ST 疔乐创StfiiMt 酬 实用猩序型 虜口里I需助描述腹计namial | 甕量 | 凳174016.02I. +fi- i(Mi一葩r咗也型9)r s?HWdw:IhZTiRIg旧JQftiS*丰壬L；也z.!Jir)1T4016 82宓174016.S219 2619.6419 1619 61iq fid将“normal”数组

4、放入因变量列表中田子製厢氏凹口仙日p冋粛忑斤她旧通;豊迟肛湄ii輛助EEEfi?iKi：D：i narrnal佥岀统计址1 癇电眇. I 齣.I倉顶0.点击“探索”窗口中的“统计量”，点掉“描述性”，选择“界外值”和“百分位数”(确定糊占曰重置迟)臣戈呈丁哀港:琵尿案:统计品粋H祁打书助J店出倉函君都回皱播能均值的置能间:肚.M-n计呈洞3界外15昱宜易宜更巨匸華制. 塔顶回.Booisfrap).取消.帮助J5. 点击“探索”窗口中“绘制”，选择“直方图”，去掉“茎叶图”43探索:图B-箱圈1 描述性(I按因子水平分组O茎叶图對不分组団直方團凹无111I带植验的正态图)-伸展与级别Leven

5、e W固无每估计日已转换冨未转换型)维续取消(柄助6. 选择结束后点击“探索”窗口“确定”查看结果(1) 百分位数图：百分位数百分位数5102550759095加权平均(定义1)normal16.817216.817217.839619.381026.028129.303929.3039Tukev 的枢纽normal18.278419.381023.89902) 以 50%左右两个百分位数(即四分位数25和75 下方的加权平均值)的加权平均值计算最高和最低临界值，使用计算公式如下：Upper=Q3+(2.2*(Q3-Q1)Lower=Q1-(2.2*(Q3-Q1)此处 Q3=26.0281,

6、Q1=17.8396计算后， Upper=44.0428， Lower=-0.17513) 查看“极值”表格：极值案例号值normal最高12029.3022229.3032429.3044629.3054729.30a最低18116.8227816.8237516.8245716.8255416.82ba. 上限值表中仅显示一部分具有值29.30的案例。b. 下限值表中仅显示一部分具有值16.82的案例。如果有最高值查过Upper,或最低值小于Lower值，贝V被视为Outliers,即异常值。由图中看, 此列数组并无异常值二、采用箱线图（boxplot）探测异常值箱线图比较直观、形象，易于

7、理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。1. 利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出现如图2所示 的对话框，通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。“Factor levels together”复选 框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组 变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，SPSS给出了两种箱线图，一种是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。基本箱线图的SPSS菜单实现为:点击主菜单中的“Graphs” 选项，在弹

8、出的一级菜单中选择“Boxplot”选项。交互式箱形图的SPSS菜单实现为： 点击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中点击“ Interactive”选项，在弹出的 二级菜单中选择“Boxplot”选项。下面仍以A公司雇员分工种的开始工资为例构造基本箱线图（如图3）。箱线图中的“O”表示可疑的异常值，此处异常值的确定采用的是“五 数概括法”，即:变量值超过第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍（箱体上方） 或变量值小于第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍（箱体下方）的点对应的值。三、SPSS 14后的新功能Data- Validation：如何设置。四、

9、Z分标准化法（3法）：3 5以外的数据为高度异常值，应予剔除。在异常数据的删除方法中，最常用的就是拉依达准则法，即我们所熟知的3&法，也就是把一组观测数据中与平均值的偏差超过两倍标准差范围的数据剔除。spss中的步骤如下：一、analyze descriptive statistics descriptives 选择变量（列）到右边的框里点选 save standardized values as variables 选择 ok二、在data里选中select cases，之后选择if相关，点按钮设置，进入后输入2v=变量&变量 =2,continue,之后 Unselected casees

10、 are filtered 或者 deleted,然后 OK五、数据异常值的检验SPSS中没有提供直接检验异常数据的工具，但是使用SPSS能使异常值的检验工作变得 非常方便。通过SPSS中的Frequencies等过程，可以对指定变量的数据同时得到均值、方差 等统计量，代入上述的公式，结合查表，很快就能得出检验结果。在多个异常数据下，使用 SPSS 更显方便，因为剔除前一个异常数据后，需要对剩余的数据重新计算均值和方差，如 果数据很多，用手工计算将是很烦琐的事情，而且准确度不高。而通过SPSS，只需要重新 选择数据以后，重复一次Frequencies过程的操作就可以了。分别对含异常值和删去异常值两种情况下的数据进行分析，并比较后才能增加可信度 避免误删。六、SPSS中异常值的剔除发现异常值后，把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值用Data主菜单里的 Cases Select子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常值。