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数据文件的建立、编辑与初步统计分析; 主要内容; 一、SPSS简介; SPSS与SAS;5; 3、SPSS的启动与退出; 4、SPSS的窗口介绍;8;9;;; 6、SPSS变量;; 6、SPSS变量:变量定义—变量标签与值标签; 6、SPSS变量:变量定义—格式宽度、单元格对齐及缺失值;; 6、SPSS变量:变量定义—测度类型;;19;20;;;; 二、问卷数据的编码;25;26;数据的编码;多项选择题:多项选择题不能在SPSS中直接存储。
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)
;选项二分法(适用于可多选的题目)
将每个答案作为一个变量,每个变量只有两个取值(0/1)
例如:你认为哪些大学可以称得上是高质量的大学?(可多选)
(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;多选项分类法(适用于非全排序题):
从备选答案中按重要程度排序,排在第一、二、三,分列三个变量(第一选项变量、第二选项变量、第三选项变量)。这些变量的取值为这些备选答案的类别。
例如:;多选项分类法(适用于全排序题):
从m个备选答案中按重要程度排序,排在第1、2、3,…,m.分列m个变量(每个备选答案为一个变量)。这些变量的取值为这些备选答案被排列的重要次序。
例如:; 问卷数据的编码 -课堂教学意见调查表编码方案(部分);; 练习;;;;38;39; 练习; 四、缺失值分析与处理;分析中SPSS对缺失值的一般处理;Transform → Replace Missing Values
Series mean:用整个序列的均值作为替代值;
Mean of nearby points:利用邻近点的均值作为替代值;
Median of nearby points:表示利用邻近点的中位数作为替代值;
Linear interpolation:线性插值法,用缺失值前后两时点数据的线性组合进行填补;
Linear trend at point:线性趋势值法,表示利用回归拟合线的拟合值作为替代值。; 四、缺失值的分析与处理;Estimate:对所选变量计算均值、协方差阵、相关系数矩阵。计算时对于缺失样本的处理方式:
Listwise
Pairwise
EM
Regression
;SPSS的Missing Value analysis功能:Estimate;;;SPSS的Missing Value analysis功能:Estimate;Little’s MCAR检验结果为,sig.=0.00,拒绝零假设,认为数据缺失不是完全随机缺失。; 缺失值的填充技术; 练习;; 1.给数学成绩加权;2. 生成三科总分;3.生成数学成绩的等级分数;3.生成数学成绩的等级分数;; 1.数据的排序(sort cases) ; 按照英语成绩升序排序; 2.数据的附秩(rank cases) ;;;;;68;;; 对拆分后的数据文件进行描述性统计;;73; 个案合并 (要求有相同的变量);75;;77;78; 八、对数据文件进行统计分析; 八、对数据文件进行统计分析; 八、对数据文件进行统计分析; 八、对数据文件进行统计分析; 结论; 练习与作业
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