2.3SPSS数据文件的整理.ppt

2. 实例内容：城市设施水平 数据文件2-8.sav中是2006年我国部分地区城市设施水平指标，包括城市用水普及率、城市燃气普及率等。请根据这些原始数据，按照以下条件选择数据。 条件一：选择城市用水普及率和城市燃气普及率都大于90%的地区。 条件二：随机选取10个地区。 （条件一）Step01：打开对话框 Step02：设置数据选择方式 点选【If condition is satisfied(如果条件满足) 】选项，表示选择满足题目要求条件的观测量。同时单击【If】按钮，弹出条件选择对话框。 Step03：设置选择条件 Step04：完成操作 条件二 条件二属于随机选择的问题，因此需要点选【Random samples of cases(随机个案样本)】单选钮，同时在弹出的【Select Cases：Random Sample(选择个案：随机样本)】对话框的“Exactly cases form the fiirst cases”文本框中分别输入10和31，表示从31个观测量中选择10个观测量。最后，单击【Continue】按钮返回主对话框，随机选取的样本结果如下页所示。 2.3.7 数据加权:蔬菜的平均价格 权重是数据分析中的一个重要概念，它是一个相对的概念。权重的大小描述了该指标在整体评价中的相对重要程度。在数据处理中，常需要对数据进行加权处理。 在记录有大量数据的文件中，可能同一观测量值会反复出现，如性别、民族等。如果在建立数据文件时能定义一个频数变量，也称为权重变量，用它来代表相同观测量出现的次数，这样后续的统计分析工作就会极大的简化。 1. 数据加权的SPSS操作详解 Step01：打开数据加权对话框 打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File(文件)】→【Data(数据)】→【Weight cases(加权个案)】命令，弹出【Weight cases(加权个案)】对话框。 2. 实例内容：蔬菜的平均价格 某经销商希望掌握菜市场的蔬菜销销售的平均价格，收集数据见数据文件2-9.sav。现请利用这些数据，求出这些蔬菜的平均价格。 Step1：由于经销商要求掌握蔬菜的平均价格，如果仅仅只用蔬菜的单价进行简单的算术平均是很不合理的，这是因为不同蔬菜的销售量不同，所以要考虑销售量对平均价格的影响。因此，我们以蔬菜的销售量为权重计算各种蔬菜销售的平均价格更为合适。 这里选择“销售量”变量作为权重变量，将其放入【Frequencies Variable(频率变量)】列表框中，此时就可以进行后续的求平均值工作了。 Step02：选择变量是否加权, 用户首先选择是否对观测量进行加权。 ● Do not weight cases：不对观测量加权，系统默认项。 ● Weight cases by：对观测量加权，同时从左侧的候选变量列表框中选择权重变量移入【Frequency Variable(频率变量)】列表框中。 Step03：单击【OK】按钮，操作结束。 Step02：选择合并文件 Step03：选择合并方法 Step04：建立指示变量 Step05：完成操作 Step01：打开对话框（问题二 ） Step02：选择合并文件 Step03：建立指示变量 Step04：完成操作 2.3.4 数据分类汇总:城乡居民储蓄存款 对数据进行分类汇总就是按指定的分类变量值对所有的观测量进行分组，对每组观测量的变量求描述统计量，并生成分组数据文件。例如，将一个工厂的数据资料，按照该工厂的各个部门进行分组，并统计各个部门的人员年龄均值、方差等，这些工作就属于数据分类汇总的范畴。 1.数据分类汇总的SPSS操作详解 分类变量（Break Variable）：它是对样本数据进行分类的变量，如按性别、民族、行业性质等进行分类汇总。这种变量可以为数值型或字符型变量。 汇总变量（Aggregate Variable）：利用源数据文件中的变量和相应的汇总函数产生的新变量名称及其表达式。这种变量必须要求为数值型变量。例如，按性别统计年收入的平均值，此时“性别”是汇总变量，“每人年收入”是源变量，“不同性别的年收入均值”就属于汇总变量。 Step01：打开数据汇总对话框 打开SPSS软件，选择菜单栏中的【File(文件)】→【Data(数据)】→【Aggregate(分类汇总)】命令，弹出【Aggregate Data(汇总数据)】对话框。 Step02：选择分类变量 在左侧的候选变量列表框中选择一个或多个变量作为分类变量，将其移入【Break Variable(s)(分组变量)】列表框中。 Step03：选择汇总变量 在左侧的候选变量列表框中选择一个或多个变量作为汇总变量，将