SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）中的缺失值處理是一個重要的數據預處理步驟，它涉及到如何處理數據集中不存在的或未知的數據值。以下是SPSS中處理缺失值的一些常見方法：
刪除缺失值。這是最簡單的方法，包括刪除含有缺失值的觀測值或變數。如果缺失值數量不多，且不會對分析結果產生太大影響，這種方法較為適用。
替換缺失值。當缺失值較多時，可以採用替換缺失值的方法來保留更多的有效數據。SPSS提供了幾種替換策略，如使用均值、中位數、最近鄰等方法來替換缺失值。
均值填補。使用變數的平均值來填充缺失值，適用於定距型數據。
同類均值填補。通過聚類模型預測，使用估算的平均值填充缺失值，適用於複雜數據情況。
極大似然估計填補。預測最可能的數據來填充缺失值，適用於整體數據正確無誤的情況。
多重填補。生成一組新的數據集，對缺失值進行隨機填補，適用於探索缺失值的潛在分布。
在進行缺失值處理時，需要考慮到缺失值的原因和其對數據分析的影響。不同的處理方法適用於不同的情況，因此選擇合適的方法非常重要。同時，SPSS還提供了缺失值分析功能，幫助用戶更好地理解缺失值的模式和影響。