在SPSS 23中将缺失值重新编码为条件均值

Question

考虑包含4个变量的数据集 - RespondentID ， 网站 ， 年< / em> ， 价格 。我希望将 价格 中的缺失值替换为 价格 的确切 年 和 网站 。

例如，如果在巴黎的 年 2009中意味着报告 价格 为22，我想要更换每个缺少 价格 的值 年 = 2009和 网站 < / strong> =巴黎22岁。

如果我想用零（例如）替换缺失值，我会创建一个语法RECODE Price (SYSMIS=0) (ELSE=COPY)，但我不知道如何实现这个条件均值。

我也知道可以使用temporary. select if Year=2009 and Site=Paris. compute NewVar=mean(Price)找到每个条件均值。但是，我的数据集中有太多 网站 和 年 的组合，无法手动执行此操作。 顺便说一下，实际数据集中的所有变量都是数字的（我不知道它是否重要）。

知道如何在SPSS或其他一些统计软件中做到这一点吗？

Answer 1

AGGREGATE   /OUTFILE=* MODE=ADDVARIABLES   /BREAK=Site Year   /Price_mean=MEAN(Price).
if missing(price) price=Price_mean.
execute.

Answer 2

查看AGGREGATE和MATCH命令（或带有SPLIT FILE的RMV）。 编辑： 添加了示例。

DATASET NAME rawdata.
SORT CASES BY Year Site.
DATASET DECLARE agg.
AGGREGATE OUTFILE agg / BREAK Year Site / Mean_Price=MEAN(Price).
MATCH FILES FILE =rawdata / TABLE agg / BY Year Site .
IF MISSING(Price) Price=Mean_Price.

*ALTERNATIVELY.
DATASET NAME rawdata.
SORT CASES BY Year Site.
SPLIT FILE BY Year SITE.
RMV /Mean_Price=SMEAN(Price).
IF MISSING(Price) Price=Mean_Price.
SPLIT FILE OFF.