第二章SPSS数据文件解读.ppt

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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

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