在很多時候將數據庫導入SPSS時，里面有一兩項數據是缺失的，但我們又需要全部的數據進行分析。這時候再回頭找數據源，已經是不現實的了。為了保證數據分析的正常進行，我們可以在SPSS中用自帶的功能進行SPSS缺失值補充。

IBM SPSS中有好幾種不同的數學公式可以進行缺失值補充，而且可以一次補充多個缺失值。下文我將以一份銀行的數據庫，用幾個步驟來展示這個功能。

1、數據庫中缺失值展示

下圖是模擬各銀行存貸比的數據（圖中均為公開數據，僅供本次案例演示），可以看到在北京銀行的最后一欄存貸比中有一項數據是缺失的，接下來我們將數據導入IBM SPSS Statistics來進行缺失值補充。

圖1：缺失值展示

2、數據導入SPSS

在SPSS的數據界面，點擊‘文件’按鈕再點擊‘打開’按鈕，最后點擊‘數據’按鈕進入到數據打開界面。

圖2：進入打開數據界面按鈕展示

進入打開數據界面之后，第一步點擊‘下拉’按鈕，第二步選擇自己的數據庫類型（圖中選擇的是Excel），第三步選擇文件名，第四步點擊‘打開’按鈕。

圖3：打開數據步驟展示

最終打開后的數據如圖4所示。

圖4：打開后的數據展示

3、缺失值補充

點擊上方菜單欄的‘轉換’按鈕，再點擊下級菜單的‘替換缺失值’。

圖5：替換缺失值按鈕展示

進入替換缺失值界面后，我們先選中有缺失值的那一欄變量加入到新變量框中。如果有多欄變量有缺失值，我們可以選中多欄變量一起加入新變量框。

圖6：缺失變量選擇

變量加入之后，我們選擇補充缺失值的方法，可以看到有五種數學方法。這里展開說明一下，序列平均值和臨近點的平均值還有中間值都類似于數學上的平均值，線性插值和鄰近點線性趨勢則是將數據進行函數作圖，然后用缺失點的函數值進行補充。

圖7：缺失值補充方法展示

4、最后結果展示

可以看到在缺失值的右側生成了一個完全相同的變量欄，并且將缺失的數據補充完整了。

圖8：結果展示

數據分析中缺失值的出現是不可避免的，比如一些問卷調查中有些人漏填某一項。再去找到具體的人重新填寫也不現實，通過SPSS軟件中的缺失值補充這個功能就可以很好的解決這個問題。