关于SPSS中“遗漏系统”的解释，综合搜索结果分析如下：

一、基本概念

在SPSS数据分析中，“遗漏系统”通常指数据中存在缺失值（missing values）的情况。缺失值是指在数据集中某些观测单位（如个案、记录）的某些变量上未提供有效数据，可能表现为“？”、"NA"或特定代码。

二、遗漏值产生的原因

数据收集问题：

测量工具不完善、调查人员疏忽或被调查者漏填；

数据传输错误：

录入或导出过程中数据丢失；

自然缺失：

因某些原因（如死亡、失联）导致部分数据无法获取。

三、遗漏值的影响

统计分析偏差：遗漏值可能导致均值、方差等统计量偏离真实值，影响推断结果；

模型拟合问题：回归分析等模型可能因遗漏值产生偏误。

四、处理方法

删除含有缺失值的观测单位

通过SPSS的“Missing Values”处理功能，选择剔除包含缺失值的行（exclude cases），适用于缺失值较少且分布随机的情况；

多重填补法（Multiple Imputation）

通过多次随机填补缺失值并综合分析结果，减少遗漏值带来的偏差；

模型调整

使用如回归分析中的“MICE”（Multiple Imputation by Chained Equations）或结构方程模型（SEM）等高级方法处理缺失值。

五、注意事项

删除法的局限性：

可能过度剔除数据，导致样本量不足；

填补法的争议性：不同填补策略可能产生显著差异，需结合专业判断选择；

后续验证：处理缺失值后，建议通过交叉验证等方法评估结果稳健性。

建议根据数据缺失的具体情况选择合适处理方法，并在分析报告中说明处理策略及潜在影响。