發(fā)布時間:2024-05-04 文章來源:深度系統(tǒng)下載 瀏覽:
SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫(yī)學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。 IBM SPSS Statistics重新編碼功能,包含了重新編碼到相同的變量、重新編碼到不同的變量、自動重新編碼的功能。本文將重點講解重新編碼為相同或不同變量的功能。 重新編碼到相同的變量,可對數(shù)值變量和字符串變量重新編碼,但新編碼必須與現(xiàn)有變量是相同的數(shù)據(jù)類型(數(shù)值或字符串)。重新編碼到不同的變量,則可將數(shù)值變量重新編碼為字符串變量,反之亦然。 一、重新編碼到相同的變量 首先,先演示重新編碼到相同的變量的功能。我們使用的是一組包含滿意度數(shù)值的數(shù)據(jù),目標是將滿意度為5或4的數(shù)值重新編碼為1,將滿意度為3或2或1的數(shù)值重新編碼為0。
圖1:滿意度數(shù)據(jù) 1、使用重新編碼為相同變量功能 如圖2所示,打開IBM SPSS Statistics轉(zhuǎn)換菜單中的“重新編碼為相同的變量”。
圖2:重新編碼為相同變量功能 2、選擇變量 接著,在如圖3所示的設置面板中,將“滿意度”添加為數(shù)字變量(即需重新編碼的變量)后,單擊“舊值和新值”按鈕。
圖3:選擇數(shù)字變量 3、匹配舊值與新值 接著,如圖4所示,在舊值與新值中都選擇“值”選項,并分別將舊值5、4與新值1匹配,將舊值3、2、1與新值0匹配。設置完成后,單擊“繼續(xù)”。
圖4:匹配舊值與新值 4、完成變量的重新編碼 如圖5所示,可以看到,原變量已經(jīng)重新編碼為1、0的新值。 需要注意的是,重新編碼為相同變量功能是直接在現(xiàn)有變量上更改編碼的,如果不希望更改現(xiàn)有變量的值,就需要使用重新編碼為不同的變量。 圖5:完成滿意度編碼的重新編碼 二、重新編碼到不同的變量 接下來,我們使用一個新的數(shù)據(jù)組演示重新編碼到不同變量的功能,目的是要將滿意度的字符串值重新編碼為數(shù)值型值。
圖6:滿意度數(shù)據(jù) 1、使用重新編碼為不同變量功能 如圖7所示,打開轉(zhuǎn)換菜單中的重新編碼為不同變量功能。
圖7:重新編碼為不同變量功能 2、選擇變量 接著,如圖8所示,將滿意度變量添加到輸出變量中,IBM SPSS Statistics已自動識別滿意度變量為字符串變量。
圖8:添加輸出變量 接著,如圖9所示,設置輸出變量的名稱與標簽后,單擊“變化量”按鈕,將名稱與標簽應用到左側(cè)的方框中。然后,再單擊“舊值和新值”按鈕,進行舊值與新值的匹配。
圖9:設置輸出變量名稱與標簽 3、匹配舊值與新值 如圖10所示,我們在舊值中分別將非常滿意、比較滿意、一般、比較不滿意、非常不滿意與新值中的5、4、3、2、1相匹配。 另外,還可通過“輸出變量是字符串”選項將新值設置為字符串值,或通過“將數(shù)字字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字”將新值設置為數(shù)字型數(shù)值(當數(shù)字為字符串值時使用)。
圖10:匹配舊值與新值 4、完成變量的重新編碼 完成了變量的重新編碼后,如圖11所示,可以看到,數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)了一個新的變量“滿意程度數(shù)值”,其中包含了“滿意度”變量重新編碼的數(shù)值。 圖11:完成滿意度編碼的重新編碼 以上就是SPSS重新編碼為相同或不同的變量應用介紹。大家可以根據(jù)實際情況選用不同的編碼方式,另外,還可以使用自動編碼的方式,提高工作效率。 世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。 |