spss 11.5教程 SPSS统计软件操作手册

第三章  spss文件的基本加工与处理 3-1 数据文件的整理 一、个案排序 1、排序变量：作为个案排序 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 的变量 2、单值排序：只有一个排序变量 3、多重排序： ★ 含义：有一个以上的排序变量 ★ 方法： 4、操作： ★菜单选择：Data -> Sort Cases ★指定主排序变量至Sort by ★多重排序应注意排序规则 5、注意： ★注意多重排序时的排列顺序 ★可按一个变量升序而另一个变量降序 ★重新排序后，原来数据的次序被打乱，注意备份。 二、个案选取 1、spss个案选取的方式 ★方式一（If condition is satisfied）： 选择符合一定条件的个案 l 方式二（random sample of cases）： l               随机选取个案 ——近似选取  近似按照百分比选取 ——精确选取  以个案数与个案范围两个参数为标准选取 ★方式三（based on time or case range）： 选区某一范围内的全部个案 ★方式四（use filter variable）: 该变量取值为0或系统缺失值的个案全部被删除 2、spss个案选取的步骤 ★菜单选项：Data -> Select Cases ★指定个案选取方式 ★指定为选中个案的处理方式： Filtered——以“/”作为删除比标记 Deleted——从数据编辑窗口删除 ★说明： ——spss只对选择后的个案进行分析 ——前三种方式中spss自动生成一个新变量：filter_＄ 0表示个案未选中，1表示改个案被选中。 二、个案转置 1、含义：将数据编辑窗口的数据的行列进行互换 2、操作： ——菜单选择Data ->Transpose ——指定保留变量进入Variable中 ——选择转置后各个变量如何取名。选择一个取值唯一的标记变量，转置后变量为：V+标记变量。否则变量名为默认形式。 三、数据文件的合并 1、纵向合并 ★含义：对接变量 ★条件： ——内容合并有实际意义 ——合并的变量名要相同 ★操作： ——打开待合并的文件 ——Data ->Merge->Add Cases ——共有的变量会自动匹配，出现在Variable in New Working Data中。如果不接受这种默认，可将其剔出到Unpaired Variables ——在Unpaired Variables中，*表示当前数据窗口的变量，+表示即将被调入的数据文件中的变量。 ——还可以手工使用Pair强行匹配，再进入Variable in New Working Data，或者先按Rename更名后再配对。 ——个案标记。可以选择Indicate case source as variable，自动出现Sourcel1变量，0表示第一个文件，1表示第二个文件。 2、横向合并 ★含义：对接个案 ★条件： ——至少有一个公共变量 ——按照关键变量进行排序 ——数据含义不同的劣，使用不同的变量名。 ★操作： ——打开待合并的文件 ——Data ->Merge File->Add Variables ——在New Working Data中，*表示当前数据窗口的变量，+表示即将被调入的数据文件中的变量。 ——如果不接受这种默认，可将其剔出到Excluded Variables; 或者或者先按Rename更名再进入New Working Data。 ——还可以手工使用Pair强行匹配。 ——如果数据是横向对应的，则点OK。否则，进入下一步。 ——若数据不是横向对应的，则选Match cases on key variables in sorted项，从Excluded Variables选出一个或多个变量作为Key Variables ——指定数据提供方式： Both files provide cases:合并后的数据有两个文件共同组成。 External file is keyed table：合并后的个案是当前窗口的个案 Working data file is keyed table：合并后的个案仅是第二个窗口的个案 ——个案标记。可以选择Indicate case source as variable，自动出现Sourcel1变量，0表示第一个文件，1表示第二个文件。 3-2 数据加工 一、变量转换 ——含义 ——作用：利用统计分析 ——三种基本方式： spss算术表达式法、spss函数法、spss条件表达式法 1、spss算术表达式法 ——含义：由常量、spss变量名、spss算术运算符与圆括号组成的表达式，即变量名的算术混合运算式。 ——字符型常量应用单引号引起来 ——主要运算包括：加+、减-、乘*、除/与乘方** ——注意： 常量与变量的类型应该一样 算术表达式是针对变量进行的，每个个案均有其数值 结果变量与数据变量的类型一样 2、spss条件表达式 ★含义与作用：仅对部分个案进行运算 ★类型： ——简单条件表达式 包括：＞＜≥≤≠＝ ——复杂条件表达式：由SPSS关系运算符、常量、SPSS变量、括号以及算术表达式和函数式等组成的式子。 逻辑运算符有：以优先次序有NOT \AND\OR 3、spss函数 ★算术函数 常见的算术函数  函数名 功能 举例 ABS(数值表达式) 计算数值表达式的绝对值 ABS（数学—英语）：每个个案的函数值均为：各自数学与英语差的绝对值 SQRT（正数值表达式） 计算正数值表达式的平方根 SQRT（4）：每个个案的函数值均为：2 SIN（弧度单位的角度数） 计算正弦值 SIN（30*3.14/180）：每个个案的函数值均为：0.5 COS（弧度单位的角度数） 计算余弦值 COS（60*3.14/180）：每个个案的函数值均为：0.5 EXP（数值表达式） 计算e的数值表达式次幂 EXP（5）:每个个案的函数值均为：148.41 LN（数值表达式） 计算以e为底的自然对数值 LN（5）：每个个案的函数值均为：1.61 LG10（数值表达式） 计算以10为底的对数值 LG10（5）：每个个案的函数值均为：0.7 RND（数值表达式） 得到数值表达式四舍五入后的整数 RND（2.66）：每个个案的函数值均为：3 TRUNC（数值表达式） 得到截去数值表达式小数部分后的整数 TRUNC（4.7）：每个个案的函数值均为：4 MOD（数值表达式，常数） 得到数值表达式除以常数后的余数 MOD（20，3）：每个个案的函数值均为：2       ★统计函数 常见的统计函数 函数名 功能 举例 MEAN（数值表达式，数值表达式，…） 计算出多个数值表达式的平均值 MEAN（数学，英语，计算机）：对每个个案都算出成绩平均值 SD（数值表达式，数值表达式，…） 计算出多个数值表达式的标准差 SD（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出成绩标准差 VARIANCE（数值表达式，数值表达式，…） 计算出多个数值表达式的方差 VARIANCE（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出各成绩间的方差 SUM（数值表达式，数值表达式，…） 计算出多个数值表达式的总和 SUM（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出各成绩的总和 CFVAR（数值表达式，数值表达式，…） 计算出多个数值表达式的变异系数(标准差/均值) CFVAR（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出各成绩间的变异系数 MAX（数值表达式，数值表达式，…） 得出多个数值表达式中的最大值 MAX（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出各成绩中的最大值 MIN（数值表达式，数值表达式，…） 得出多个数值表达式中的最小值 MIN（数学，英语，计算机）：对每个个案都计算出各成绩中的最小值       ★分布函数 常见的分布函数 函数名 功能 举例 NORMAL（正数值型数据） 产生一个正态分布的随机序列，其均值为0，标准差为指定的数据 NORMAL（1）：产生一个服从标准正态分布的随机序列 UNIFORM（数值型数据） 产生一个均匀分布的随机序列，其最小取值为0，最大取值为指定的数据 UNIFORM（1）：产生一个服从均匀分布的随机序列，其取值范围是：0至1 RV. 分布名（参数，…） 产生一个服从指定统计分布的随机序列 RV.NORMAL（10，5）：产生一个服从均值为10、标准差为5的正态分布随机序列 RV.T(10,5): 产生一个有10个自由度的学生分布随机序列 CDFNORM（数值型数据） 计算标准正态分布序列中小于指定数值的累计概率值。对应于PROBIT函数 CDFNORM（0）：得到标准正态分布序列中小于0的累计概率，结果为0.5 PROBIT（概率值）说明：0<=概率值<=1 计算标准正态分布对应于指定累计概率值的数值 PROBIT（0.5）：得到标准正态分布序列中累计概率为0.5的数值，结果为0 CDF.分布名（数值，参数，…） 产生一个服从指定统计分布的随机序列，并计算出序列值小于指定数值的累计概率值。对应于IDF函数 CDF.NORMAL（0，0，1）：得到标准正态分布序列中小于等于0的累计概率，结果为0.5 IDF.分布名（数值，参数，…）说明：0<=概率值<=1 产生一个服从指定统计分布的随机序列，并计算出序列值小于指定累计概率值的数值。对应于CDF函数 IDF.NORMAL（0.5，0，1）：得到标准正态分布序列中累计概率为0.5的数值，结果为0       ★逻辑函数 常见的逻辑函数 函数名 功能 举例 RANGE（参数1，参数2，参数3，…） 判断参数1是否载参数2至参数3范围之间（包括参数2和参数3） RANGE（数学：80，90）：判断数学成绩是否在80至90分之间，结果依个案值而定 RANGE（‘AA’，‘AB’，‘AZ’）：判断字符串AA是否在字符串AB至AZ的范围内，结果为0 ANY（参数1，参数2，参数3，…） 判断参数1是否出现在参数2或参数3中 RANCE（数学：80，90）：判断数学成绩是否为80分或90分，结果依个案值而定 RANGE（‘AA’，‘XX’，‘DD’）：判断字符串AA是否出现在XX或DD中，结果为0       二、产生记数变量 1、意义与作用 2、区间指定 ★一个数据点 ★一个闭区间 ★给出最大值得开区间 ★给出最小值得开区间 3、操作 三、数据文件的分类汇总 1、意义与作用 2、方法： ★指定分类变量与汇总变量 ★分类计算 ★分别保存 3、操作 说明：分类变量可以是多个，类似排序。 3-3 数据分组或重新编码 一、含义与作用 ●含义：根据数据分析的需要，对原始数据进一步概括与总结，或者转换变量的类型。 ●主要步骤： ——指定分组变量； ——定义分组区间； ——指定一个存放分组结果的标志变量 ●分组方式： ——自动分组 ——手动分组 二、数据自动分组 ●含义：依据分组变量的大小，将个案自动分成若干组 ●特点与局限： 无需指定分组变量的分组区间，缺乏分组的灵活性 ●操作： ——选择Transform->automatic Recode ——Variable->New name ——在New name框输入标志变量名，并按New name ——在Recode Starting from框中制定组号编制方法： Lowest value升序排列；Highest value降序排列 三、数据手工分组 ●含义：依据分组变量的大小，将个案按照需要分成若干组。主要环节包括：指定分组变量、标志变量与定义分组区间。