缺失值（missing data）又叫不完整数据，其发生的原因主要分为两类，一类是个人填写疏忽、题意不明漏答、拒绝作答等内部因素，另一种是数据输入所造成的失误等外部因素。 缺失值最大的影响在于造成样本的流失，同时也会干扰分析结果。因此，我们可以通过统计的方法对缺失值进行删除、替换或填补。这不是学术造假，这是一种统计处理技术。重要的事情说三遍，这不是学术造假……

【009期】SPSS 缺失值处理.docx