1、SPSS处理缺失值步骤如下：第一步，打开spss系统，在菜单栏中依次选择“分析”|“缺失值分析”命令，如下图。第二步，进行相应的设置，设置主要包括以下几个方面的设置：1）“定量变量”列表框；2）“分类变量”列表框；3）“个案标签”；4）使用所有变量按钮。
2、最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。
3、缺失值处理简单说就是两种处理，一种是删缺失，一种是填补缺失 在缺失值只占总样本量中很小的比例时，各种处理方式都可以用，区别不大 最简单的，找到那3个缺失的数据，将包含缺失的个案也就是被试都整个删掉不用。
4、删除缺失值：空白数据是由于记录中的缺失值导致的，可以选择删除记录。在SPSS中，可以使用“筛选”或“选择个案”功能来删除包含缺失值的记录。替换缺失值：不删除包含空白数据的记录，可以选择替换缺失值。在SPSS中，可以使用“替换缺失值”功能来替换缺失值。
5、对于缺失值的处理还有另外一种方法，那就是删除缺失行，即即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行。（注意：如果数据量较少不可取）如果所示，我们需要删除有缺失数据的第120行所有数据。
6、我们使用SPSS做数据分析的时候，有时会因为问卷的设置或者数据的保存等原因，造成用于分析的数据部分缺失。我们分析数据前，需要先解决缺失数据问题，在再做分析。2 在如图所示的案例中，我们需要对这几个变量做相关性分析。
首先，打开你的SPSS软件，找到菜单栏中的文件，选择打开，导入你的数据集。接下来，我们将进入数据处理的关键环节——数据标准化。在分析菜单中，选择描述统计，再点击描述选项，这将带你进入数据描述的界面。在工作区，你需要确保你想要标准化的变量已经选中。
【1】分析——描述统计——描述 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。基于此字段可以做其他分析。
打开spss，将界面切换到变量视图。在编辑栏目创建观测指标及类型。示例创建两个指标，一个作为自变量，另外一个作为因变量，分别是gpd和urbanization，代表人均gdp和城市化水平。指标及类型建好了以后，就要输入数据到spss中了。切换到“数据视图”，数据可以手工输入，也可以从excel中复制或导入。
如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理][生成变量][标准化]。放入数据，点击开始处理。
勾选系数，kmo两项单击继续回到因子分析窗口，在选择旋转，勾选无，然后按确定就行了。一般软件会进行标准化处理的，应该不用你自己处理。这个步骤只是大致的，因为SPSS版本不同，界面也会有所不同，还有中英文版的，所以可能还要你对软件的语言翻译一下。
1、SPSS数据分析主要是对收集到的数据（通常是数字数据）进行各种统计分析，主要包括描述性统计分析（如计算均值、中位数、百分比等）、假设检验、方差分析、相关性分析、回归分析等。在进行SPSS数据分析时，首先需要收集数据并进行初步的数据清理，确保数据的质量和准确性。
2、SPSS数据分析是一种使用IBM SPSS Statistics软件进行的统计数据分析方法。它广泛应用于社会科学、市场研究、医疗健康、教育以及自然科学等多个领域，旨在帮助研究者从数据中提取有意义的信息，并据此做出科学的推断和决策。
3、SPSS软件对产品数据进行分析。SPSS是广大统计爱好者和数据分析师最熟悉的名字，它是一款在市场研究、医学统计、政府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具，spss数据分析就是使用SPSS软件对产品数据进行分析，并且得出最终结果。
4、SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的社会科学统计软件包。它提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、方差分析、回归分析、时间序列分析等。SPSS的界面友好，易于使用，同时提供了大量的统计概念和模型默认选项，可以方便地理解和实现各种统计思想。
5、spss数据建模分析是“统计产品与服务解决方案”软件，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等相关数据统计分析。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面友好，输出结果美观。
6、SPSS统计分析软件是一种用于数据收集、管理、分析和解释的软件。它广泛应用于社会科学、生物医学、商业、工程和其他领域。对于大一新生来说，学习SPSS可能会有一定难度，需要掌握基本的统计分析原理、数据输入和清洗、统计分析和结果解释等方面的知识。
