變量級別的數(shù)據(jù)管理詳解演示文稿

變量級別的數(shù)據(jù)管理詳解演示文稿當(dāng)前第1頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)（優(yōu)選）變量級別的數(shù)據(jù)管理當(dāng)前第2頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)變量級別的數(shù)據(jù)管理{計(jì)算新變量：Computer過程變量轉(zhuǎn)換：包括Record,VisualBander,Count,RankCases,AutomaticRecord過程專用過程：包括建立時(shí)間序列模型，缺失值替代，設(shè)定隨機(jī)種子RunPendingTransform：執(zhí)行編程中被掛起的數(shù)據(jù)文件當(dāng)前第3頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)一.計(jì)算新變量計(jì)算新變量又稱變量進(jìn)行賦值，意在原有的SPSS數(shù)據(jù)文件的基礎(chǔ)上，根據(jù)需要，使用SPSS表達(dá)式及函數(shù)，對所有紀(jì)錄或滿足SPSS條件表達(dá)式的紀(jì)錄，計(jì)算出一個(gè)新結(jié)果，并存入指定的變量中（可以是新變量，也可以是已存在的變量）用于計(jì)算新變量，或者給老變量賦值有大量的SPSS函數(shù)可供使用學(xué)會如何寫相應(yīng)的語句可能更方便Computer過程：當(dāng)前第4頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)Computer過程的實(shí)例分析：例1：P43例3.1調(diào)用transform.sav數(shù)據(jù)打開數(shù)據(jù)文件，選擇TransformCompute當(dāng)前第5頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)輸入存放計(jì)算結(jié)果的變量名如要計(jì)算所有學(xué)生的平均成績，則在主對話框直接操作，現(xiàn)要計(jì)算符合條件的記錄，故選If按鈕，出現(xiàn)如下對話框當(dāng)前第6頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第7頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第8頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第9頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)如要對全部人群生產(chǎn)一個(gè)新變量，但不同人群采用不同的算術(shù)表達(dá)式，則只要多次調(diào)用ComputeVariable即可當(dāng)前第10頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)二.對變量值進(jìn)行分組合并數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常要將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為等級變量，或?qū)⒎诸愖兞坎煌淖兞康燃夁M(jìn)行合并通過Record來完成對原始變量取值進(jìn)行修改對原始變量的取值生產(chǎn)一個(gè)新變量來表示分組當(dāng)前第11頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)1.對連續(xù)變量進(jìn)行分組例2：P46例3.2調(diào)用transform.sav數(shù)據(jù)

打開數(shù)據(jù)文件，選擇TransformRecordIntoDifferentVariable當(dāng)前第12頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)將英語成績選入InputVariable→OutputVariable框當(dāng)前第13頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵在OutputVariable框輸入變量名與標(biāo)簽，單擊change當(dāng)前第14頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)將數(shù)值型字符變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量當(dāng)前第15頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第16頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)2.分類變量類別的合并例3.將transform.sav中產(chǎn)生的變量grade中的優(yōu)秀、良好與及格合并為PASS，將及格轉(zhuǎn)化為NOPASS選擇TransformRecordIntoDifferentVariable當(dāng)前第17頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第18頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第19頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第20頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)三.連續(xù)變量的可視化分段Record過程通過了精確分組的功能，但如果希望進(jìn)行的分組時(shí)比較有規(guī)律的，比如等距分組等，此時(shí)Record過程就較為復(fù)雜，且可視化程度不高，此時(shí)可用VisualBander過程進(jìn)行可視化分段。此過程用于將連續(xù)變量進(jìn)行分段，它使用百分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差范圍或等間距方式將連續(xù)變量劃分為若干組段。當(dāng)前第21頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)例4.將transform.sav中變量math將學(xué)生分為5組，60分以下為第一組，60分以上的按等間距的方式分4組。選擇TransformVisualBander當(dāng)前第22頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第23頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)選中math當(dāng)前第24頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第25頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)等間距分組等比例（樣本量）按指定的標(biāo)準(zhǔn)差范圍當(dāng)前第26頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵修改變量名當(dāng)前第27頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第28頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第29頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)四.字符變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量方法1：用Record過程手工設(shè)定轉(zhuǎn)換規(guī)則方法2：用AutomaticRecode過程，自動按原變量值的大小或字母排序生成新變量。選擇TransformAutomaticRecode例5.將transform.sav中字符型變量city轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量newcity。當(dāng)前第30頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)當(dāng)前第31頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此鍵當(dāng)前第32頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)單擊此處當(dāng)前第33頁\共有35頁\編于星期四\21點(diǎn)五.變量的編秩用RankCaces過程，對記錄按某個(gè)變量值的大小來排序，與AutomaticRecode類似，只是前者可以用于字符型變量。例6.將transform.sav中根據(jù)性別分組計(jì)算數(shù)學(xué)成績的秩次。選擇T