变量级别的数据管理

变量级别的数据管理第一页，共三十七页，2022年，8月28日一切统计分析都以数据基础，在数据文件建立好后，还要对数据进行必要的加工处理，这项工作称为数据管理。数据管理直接关系到数据分析的结果，因此是统计分析工作中不可缺少的关键步骤。数据管理{变量级别的数据管理文件级别的数据管理功能集中在Transform菜单功能集中在Data菜单第二页，共三十七页，2022年，8月28日变量级别的数据管理{计算新变量：Computer过程变量转换：包括Record,VisualBander,Count,RankCases,AutomaticRecord过程专用过程：包括建立时间序列模型，缺失值替代，设定随机种子RunPendingTransform：执行编程中被挂起的数据文件第三页，共三十七页，2022年，8月28日一.计算新变量计算新变量又称变量进行赋值，意在原有的SPSS数据文件的基础上，根据需要，使用SPSS表达式及函数，对所有纪录或满足SPSS条件表达式的纪录，计算出一个新结果，并存入指定的变量中（可以是新变量，也可以是已存在的变量）用于计算新变量，或者给老变量赋值有大量的SPSS函数可供使用学会如何写相应的语句可能更方便Computer过程：第四页，共三十七页，2022年，8月28日Computer过程的实例分析：例1：P43例3.1调用transform.sav数据打开数据文件，选择TransformCompute第五页，共三十七页，2022年，8月28日输入存放计算结果的变量名如要计算所有学生的平均成绩，则在主对话框直接操作，现要计算符合条件的记录，故选If按钮，出现如下对话框第六页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第七页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第八页，共三十七页，2022年，8月28日第九页，共三十七页，2022年，8月28日如要对全部人群生产一个新变量，但不同人群采用不同的算术表达式，则只要多次调用ComputeVariable即可第十页，共三十七页，2022年，8月28日二.对变量值进行分组合并数据分析中，经常要将连续变量转换为等级变量，或将分类变量不同的变量等级进行合并通过Record来完成对原始变量取值进行修改对原始变量的取值生产一个新变量来表示分组第十一页，共三十七页，2022年，8月28日1.对连续变量进行分组例2：P46例3.2调用transform.sav数据

打开数据文件，选择TransformRecordIntoDifferentVariable第十二页，共三十七页，2022年，8月28日将英语成绩选入InputVariable→OutputVariable框第十三页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键在OutputVariable框输入变量名与标签，单击change第十四页，共三十七页，2022年，8月28日将数值型字符变量转换为数值变量第十五页，共三十七页，2022年，8月28日第十六页，共三十七页，2022年，8月28日2.分类变量类别的合并例3.将transform.sav中产生的变量grade中的优秀、良好与及格合并为PASS，将及格转化为NOPASS选择TransformRecordIntoDifferentVariable第十七页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第十八页，共三十七页，2022年，8月28日第十九页，共三十七页，2022年，8月28日第二十页，共三十七页，2022年，8月28日三.连续变量的可视化分段Record过程通过了精确分组的功能，但如果希望进行的分组时比较有规律的，比如等距分组等，此时Record过程就较为复杂，且可视化程度不高，此时可用VisualBander过程进行可视化分段。此过程用于将连续变量进行分段，它使用百分位数、标准差范围或等间距方式将连续变量划分为若干组段。第二十一页，共三十七页，2022年，8月28日例4.将transform.sav中变量math将学生分为5组，60分以下为第一组，60分以上的按等间距的方式分4组。选择TransformVisualBander第二十二页，共三十七页，2022年，8月28日第二十三页，共三十七页，2022年，8月28日选中math第二十四页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第二十五页，共三十七页，2022年，8月28日等间距分组等比例（样本量）按指定的标准差范围第二十六页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键修改变量名第二十七页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第二十八页，共三十七页，2022年，8月28日第二十九页，共三十七页，2022年，8月28日四.字符变量转换为数值变量方法1：用Record过程手工设定转换规则方法2：用AutomaticRecode过程，自动按原变量值的大小或字母排序生成新变量。选择TransformAutomaticRecode例5.将transform.sav中字符型变量city转换为数值型变量newcity。第三十页，共三十七页，2022年，8月28日第三十一页，共三十七页，2022年，8月28日单击此键第三十二页，共三十七页，2022年，8月28日单击此处第三十三页，共三十七页，2022年，8月28日五.变量的编秩用RankCaces过程，对记录按某个变量值的大小来排序，与AutomaticRecode类似，只是前者可以用于字符型变量。例6.将transform.sav中根据性别分组计算数学成绩的秩次。选择TransformRankCaces第三十四页，共三十七页，2022年，8月28日将变量的最小值的秩次定为1(顺序)是否在结果窗口内输出结果报表定义秩次类型相同