Trong SPSS, khi khởi tạo biến, tại mục "Missing", ta phải xử lý như thế nào?

Trong SPSS, mục "Missing" dùng để khai báo các giá trị được xem là dữ liệu bị thiếu (missing data). Việc xử lý missing data rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của phân tích. * **A. Đặt giá trị là 99:** Đây là một cách phổ biến để gán một giá trị cụ thể (ví dụ: 99, 999) cho các trường hợp missing. Khi đó, SPSS sẽ hiểu rằng giá trị này không phải là dữ liệu thực tế mà là dữ liệu bị thiếu. * **B. Bỏ qua mục missing:** Nếu bỏ qua mục này, SPSS sẽ tự động coi các ô trống là missing, nhưng nếu có các giá trị đặc biệt (ví dụ: "không trả lời", "không biết") trong dữ liệu, nó sẽ không được nhận diện là missing. * **C. Đặt giá trị nào cũng được:** Thực tế, bạn cần chọn một giá trị không trùng với bất kỳ giá trị nào có ý nghĩa trong dữ liệu để tránh nhầm lẫn. Như vậy, việc đặt giá trị cụ thể là một phương pháp xử lý missing data hợp lệ. Bỏ qua mục missing cũng có thể chấp nhận được nếu dữ liệu chỉ có ô trống là missing. Tuy nhiên, để an toàn và kiểm soát tốt hơn, việc đặt giá trị là lựa chọn tốt nhất. Do đó, cả A và B đều có thể đúng trong một số trường hợp nhất định. Vì vậy, đáp án D (Cả ba lựa chọn trên đều đúng) không chính xác hoàn toàn. Tuy nhiên, nếu hiểu theo nghĩa "có thể thực hiện" thì cả A và B đều có thể thực hiện được, mặc dù không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất. Dù vậy, theo cách hiểu thông thường và để đảm bảo phân tích chính xác, việc khai báo missing value là cần thiết, do đó việc bỏ qua (B) có thể không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt. Vì vậy, đáp án chính xác nhất nên là có sự khai báo giá trị missing (như phương án A). Vì không có đáp án nào hoàn toàn đúng và phù hợp nhất, chúng ta chọn đáp án gần đúng nhất.