品牌型号：联想拯救者R9000P 2021

系统：Windows 11

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

我们在进行数据分析的过程中，缺失值往往是难以避免的。但是在缺失值背后，涵盖了数据分析中的缺失值机制，缺失值机制的应用与数据分析的精准度密切相关，如果缺失值机制应用错误，就可能导致数据分析的结论出现较大误差，降低数据分析的准确度。所以在缺失值分析中我们需要判断使用的缺失机制，同时掌握缺失检验的方法。下面以SPSS为例，给大家介绍SPSS缺失机制如何判断，SPSS缺失机制MCAR检验应怎样做的具体内容。

一、SPSS缺失机制如何判断

我们这里先从缺失机制的判断入手，给大家展示在实际的应用中要如何判断这类缺失值分析的机制。一般来说，我们在数据分析的过程中会遇到三种缺失机制（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失）。

1、要判断缺失值的具体机制，我们需要先对数据进行处理和分析，把后续分析的数据样本添加到SPSS中。

2、把数据样本录入到SPSS后，在SPSS上方的工具栏中点击【分析】选项并进入【多重插补】界面，随后在下拉菜单中进入【分析模式】界面。

3、在分析模式的设置界面中，把需要分析的变量内容添加到【分析各个变量】以及【分析权重】当中。把这部分数据样本添加完成后，接着勾选下面的【缺失值摘要】和【缺失值模式】，选择完成之后点击【确定】。

4、点击【确定】之后，SPSS就会根据输入的数据样本对数据的缺失值进行分析。如果我们的缺失值集中在某一区间当中，表示了数据样本的缺失机制为随机缺失，而数据样本随机分布在不同的观测变量中，就表示数据样本可能为完全随机缺失的机制。

二、SPSS缺失机制MCAR检验应怎样做

在了解了如何判断数据样本的缺失机制后，下面我们专攻一个缺失机制方向，把重点放到完全随机缺失的部分，给大家介绍处于完全随机缺失检验要怎么做。

1、我们需要判断数据样本的缺失机制为MCAR（完全随机缺失）的时候，可以从SPSS的缺失值分析角度进行检验判断。在SPSS上方的菜单栏中点击【分析】选项并进入【缺失值分析】界面。

2、进入【缺失值分析】界面中之后，仍然是根据数据样本的分析需要把分析的数据样本添加到【缺失值分析】界面中。添加完成需要分析的数据样本后，点击右上角界面的【模式】选项并勾选【具有缺失值的个案（按缺失值排序）】，设置完成后点击【继续】。

3、随后在缺失值分析界面中点击【确定】，就可以得到SPSS的缺失值统计分析结果。得到数据分析的结果后，我们可以通过数据样本中的显著性值进行判断。如果p值大于0.05，就认为数据样本符合MCAR，而p值小于0.05，则认为数据样本不符合MCAR。

以上就是关于SPSS缺失机制如何判断，SPSS缺失机制MCAR检验应怎样做的全部内容。缺失值机制是判断数据完整性、保障分析准确性的重要属性，在数据分析中起到了“侦探”的作用，排查了数据样本中的缺漏项。我们在了解了如何使用SPSS判断缺失机制以及检验MCAR之后，大家可以把这部分内容应用到数据分析的实践当中，进一步提高数据分析的精准度。