Statistics 将不平衡面板转换为平衡/在单一条件下丢弃多个观测值

有一个包含三个变量的数据集-ID、工资和年份，它是一个不平衡的面板。有两个问题：

我想删除此类ID上的所有数据，这些ID有一个年，没有观察结果。很快，我想把我的不平衡面板转换成平衡面板，删除每个造成这种“不平衡”的id

例如，如果一个ID为1的家伙在年=2010年没有报告他的工资（因此没有观察到年=2010年和ID=1），我想删除ID为的所有数据

这似乎是一个流行的问题，但我在Google和StackOverflow上找到的都是针对Stata的多个解决方案，而对于SPSS则没有

更新：我用COUNTIF Excel函数解决了这个问题。我创建了一个变量，用于计算某些ID出现在数据集中的次数，并保留此函数=年数的观测值，从而删除不平衡的ID。然而，我仍然迫切需要解决第二个问题：）

第二个问题与第一个问题几乎相同-我想删除此类ID上的所有数据，当这些ID报告工资=0时，有年

例如，如果一个ID为1的家伙在年=2010年报告了工资=0，我想删除ID为的所有数据

如果SPSS中有一个填充命令来平衡不平衡的面板和缺少的值，那么第二个问题的解决方案似乎同时也是第一个问题的解决方案

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更新2：我还使用了工资和ID上的COUNTIFS解决了这个问题。Excel是万能的，赞美Excel。

这将解决两个任务：

recode Wage (0=sysmis).
AGGREGATE /OUTFILE=* MODE=ADDVARIABLES /BREAK=ID /Wage_nmiss=NMISS(Wage).
select if Wage_nmiss=0.
execute.

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我不知道这些数据是用来做什么的，但如果是重要的事情，你应该认真考虑删除缺少变量的观测值

通常，尤其是在工资数据中，缺少的值会告诉您一些应该记录的值（链接到，关键字：MAR、MCAR、MNAR））。没有简单的方法可以消除样本中的这种偏见，但简单地删除观察结果并不是一个严肃的选择。有一些算法能够根据数据集中的其他值巧妙地插补缺失值

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如果您愿意，我可以多花一点时间，帮助您找到一个合适的算法来插补缺失的值。

为什么要在Excel中做这些脏活，而三行简单的语法可以自动完成所有工作？对于某些工作，Excel可能提供比SPSS更好的解决方案，但这绝对不是其中之一。