在SPSS中進行缺失值分析通常涉及以下步驟：
檢查數據缺失類型：
完全隨機缺失(MCAR)：缺失與觀測值和其他變數無關，完全隨機發生。
隨機缺失(MAR)：缺失與觀測值自身特性有關，但與其他變數無關。
非隨機缺失(NMAR)：缺失與觀測值自身和其他變數都有關。
檢查數據缺失程度：
考慮每個被試在所有變數上的缺失比例、在每個變數上缺失數據的個案比例、以及所有變數上都沒有缺失的個案比例。
如果缺失比例低於10%，不同缺失值插補方法可能無明顯差異，可以使用簡單方法進行插補。
如果缺失比例在20-30%之間，需要選擇合理方法進行插補、刪除變數或將該變數排除在分析模型之外。
診斷數據缺失機制：
使用獨立樣本t檢驗或MCAR檢驗（如Little的MCAR檢驗、隨機模式檢驗和模擬法檢驗）來判斷數據是否符合MCAR假設。
選擇缺失值填充方法：
均值替換：用變數的平均值替換缺失值。
回歸替換：使用回歸分析預測缺失值。
多重插補：使用軟體提供的多重插補功能，可能涉及歸因缺失數據值的處理。
通過上述步驟，可以有效地處理和分析數據中的缺失值，從而提高數據分析的準確性和可靠性。