第二章SPSS数据文件解读.ppt

单项选择题 提供几个备选择答案，从其中选择一个答案 变量类型：分类数据、定序数据 数据类型：字符型 填空题 变量类型：定距数据 数据类型：数值型 SPSS数据文件是一种有结构的数据文件 年级 性别 问题1…… 问题n 1 1 ………. 4 2 2 ……… 2 .…………………………… 文件结构 数据 个案case 变量名 变量 用字符或数字表示字符型数据 SPSS数据文件一般只能通过SPSS软件打开 一份简单的调查问卷 多项选择题 提供几个备选择答案，从其中选择多个答案 如：在下列品牌中您信任哪些品牌？ 被诊断为高血要后你采取了以下哪些辅助治疗手段？ 如：高考时报考学校 (1)北京大学 (2)清华大学 (3)人民大学 (4)北京理工大学 (5)北京师范大学 (6)北京外国语大学 多项选择题不能在SPSS中直接存储，因为SPSS的一个变量只能有一个取值 如何利用SPSS组织数据 多项选择题的处理方法 思路： 将一个问题定义成几个变量，用这几个变量来描述该问题的几个可能被选择的答案。 编码方式： 多选项二分法(multiple dichotomize method) 多选项分类法(multiple category method) 多选项二分法 将每个答案作为一个变量，每个变量只有两个取值(0或1)。 例如: 如何利用SPSS组织数据 多选项分类法: 预先估计多选项问题可能被选择的最多答案数.为每个答案建立一个变量,取值为多选项问题的可选答案. 例如: 如何利用SPSS组织数据 频数数据： 男 女 统计 10 23 精算 12 20 如何利用SPSS组织数据 设置三个变量： 专业方向、性别、人数 （一）变量名(Variable name): 变量名是变量存取的唯一标志。 起名规则： 不多于8个字符组成 不区分大小写 允许汉字作为变量名 默认变量名为VARn，如：var00001 （二）变量的类型(type)和显示宽度(width) 1、数值型： 标准数值型(Numeric):默认类型 8.2 如：12345.67、-1234.56 带逗号的数值型(Comma): 从个位开始三位一个逗号8.2 如：1,234.56 科学计数法(Scientific Notation):表示很大或很小的数据 8.2 如：1.2E+05 带美元符号(Dollar):表示货币 格式很多，如：$12.30 2 、字符型(String): 存储字符数据 8位 如：beijing 处理时用双引号扩起来 3、日期型（Date):存储日期数据 格式很多，如：20-AUG-1999 4、其他: 如：圆点数值型(dot)、用户自定义型(customer) 注意：显示宽度不影响数据的存储 （三）变量名标签(Variable label) : 对变量名的一些解释说明，增强分析结果的可视性。可以省略。 （四）变量值标签(Value label) 对变量所取值的一些解释说明，增强分析结果的可视性。可以省略。 一般用于品质数据 如：1-男 2-女、1-高 2-中 3-低 （五）变量列格式(Column Format) 对齐方式(Text Alignment) 左对齐(Left):字符型默认。 右对齐(Right):数值型默认。 居中对齐(Center) 列宽度(Column Width) 默认值为变量的总长度。 （六）缺失值(Missing Values) 1、什么是缺失值？ 漏填数据 明显错误的数据 2、对缺失值的一般处理 事先指定：指定某个特定值为缺失值（用户缺失值） 其他处理方法，如：以均值、众数替代等 3、SPSS缺失值 用户缺失值 系统缺失值：数值型：点 (?) 字符型：空 （七）变量计量尺度(Measurement) scale: 定距数据，一般为数值型数据。 如:收入、人数。 ordinal: 有固有顺序的顺序水准的数值型或字符型数据。 如:职称、年龄段 nominal: 无固有顺序的名义水准的数值型或字符型数据。 如:性别、民族 操作方法：利用变量视图 如何查看变量定义的情况 菜单选项: Utilities - Variables 录入时应注意： 黑框确定当前数据单元 录入带有变量值标签的数据：手工输入代码，屏幕显示变量值标签 冻结第一列 数据保存： 操作 保存格式： (1)*.sav :SPSS数据文件(默认)。 （2)*.dbf : dbase数据文件。 （3)*.xls : Excel