在助理社会工作者的备考中，企业社工部分的“员工满意度调研”相关内容是一个重要考点。其中数据清洗方法是关键环节。
一、异常值处理
1. 知识点内容
- 异常值是指在数据集中明显偏离其他观测值的值。在企业员工满意度调研中，比如员工对薪酬满意度的评分，如果大部分员工评分在3 - 5分之间，突然出现一个10分的极端高分或者0分的极端低分，就可能是异常值。
- 异常值的产生可能有多种原因，如数据录入错误、特殊情况未被正确标注或者是真实但极端的个体差异。
2. 学习方法
- 理解概念方面，可以通过实际案例来加深认识。比如找一些模拟的员工满意度调查数据集，自己先找出看起来明显不合理的值，然后分析可能的原因。
- 在考试中，如果遇到关于异常值的判断题，要仔细看题干给定的数据范围和情境描述。
二、缺失值插补
1. 知识点内容
- 当调研数据中存在某些员工的某些问题未作答时，就产生了缺失值。例如在员工对工作环境满意度的调查中，有部分员工没有填写这一项。常见的插补方法有均值插补（用该变量的平均值代替缺失值）、中位数插补（用中位数代替）和回归插补（利用其他相关变量建立回归模型来预测缺失值）等。
2. 学习方法
- 要牢记不同插补方法的适用场景。均值插补适用于数据分布较为均匀的情况；中位数插补更适合偏态分布的数据；回归插补则需要有一定的统计学基础和对数据的深入理解。
- 可以通过做一些练习题来掌握如何根据给定的数据和条件选择合适的插补方法。
三、SPSS操作步骤指南
1. 异常值处理操作
- 首先打开SPSS软件并导入员工满意度调研的数据文件。
- 对于数值型变量（如薪酬满意度评分等），可以通过“分析 - 描述统计 - 频率”来查看数据的分布情况，初步判断是否存在异常值。
- 如果确定有异常值，可以使用“转换 - 替换缺失值”功能，根据具体情况选择合适的处理方式，如将异常值替换为合理的界限值或者删除包含异常值的记录（这种方法要谨慎使用）。
2. 缺失值插补操作
- 同样在数据导入后，通过“分析 - 描述统计 - 频率”查看每个变量的缺失值情况。
- 若采用均值插补，在“转换 - 替换缺失值”中选择“均值替代”；若是中位数插补则选择“中位数替代”。对于回归插补等更复杂的方法，需要进一步学习SPSS高级分析模块中的相关操作。
总之，在备考企业社工的员工满意度调研数据清洗部分时，要深入理解异常值处理和缺失值插补的概念、方法，熟练掌握SPSS的操作步骤，这样才能在考试中应对自如。
喵呜刷题：让学习像火箭一样快速，快来微信扫码，体验免费刷题服务，开启你的学习加速器！
