CHA2 SPSS文件建立与数据的预处理
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
实验二SPSS数据录入与编辑
实验二SPSS数据录入与编辑SPSS数据录入与编辑一、引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究等领域。
在进行数据分析之前，首先需要将原始数据录入到SPSS软件中，并进行必要的数据编辑。
本文将详细介绍SPSS数据录入和编辑的标准格式。
二、数据录入1. 打开SPSS软件并创建新的数据文件。
在SPSS软件界面上方的菜单栏中，选择"File" -> "New" -> "Data"，创建一个新的数据文件。
2. 定义变量名称和属性。
在数据文件中，每一列代表一个变量。
在第一行录入变量的名称，确保名称准确且易于理解。
在第二行录入变量的属性，包括变量的测量类型（如数值型、字符型、日期型等）和宽度（即变量所占的字符数）。
3. 逐行录入数据。
从第三行开始，逐行录入数据。
确保每一列的数据与对应的变量匹配，避免录入错误。
4. 保存数据文件。
在菜单栏中选择"File" -> "Save"，保存数据文件。
建议将文件保存为SPSS的标准格式（.sav）。
三、数据编辑1. 缺失值处理。
在数据录入过程中，可能会出现一些数据缺失的情况。
可以使用SPSS软件提供的缺失值标记来表示缺失数据。
在数据文件中，将缺失值用特定的数值或符号表示，方便后续的数据分析。
2. 数据清洗。
数据清洗是指对数据进行筛选、排除异常值、修正错误等操作，以保证数据的质量和准确性。
可以使用SPSS软件提供的数据筛选、变量计算、数据转换等功能进行数据清洗。
3. 数据转换。
在进行数据分析之前，有时需要对数据进行转换，以满足分析的需求。
例如，可以进行数据归一化、对数变换、指标构建等操作。
SPSS软件提供了丰富的数据转换函数和操作，可以根据需求进行相应的数据转换。
SPSS数据文件的建立和整理
三、缺点： SPSS软件属于中、低档产品，着重用户界 面的开发。 该软件只吸收较为成熟的统计方法，而对于 最新的统计方法，不直接采用。 其输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等 常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、 粘贴的方式加以交互。
数据库的建立和管理
一、SPSS的界面 二、新建数据文件 • 定义变量： 变量名、类型、宽度、小数位数、标签、变量 值标签等 • 输入数据 1. 一行一个case或说一个观察； 2. 一列一个指标或说一个变量 • 保存数据
三、打开已经存在的数据文件 1. 打开方式 • 直接打开 • 使用数据库查询打开 • 使用导入向导读入文本文件 2. 数据文件类型 • SPSS数据文件 • 数据文件的整理 1. 增加/删除变量 2. 增加/删除观察/记录 3. 计算并创立新变量 4. 分组 5. 排序 6. 编秩 7. 选择样本/观察 8. 加权处理 9. 合并数据文件
SPSS数据文件的建立和整理
SPSS软件介绍
一、概况：
• SPSS是软件英文名称Statistical Package for the Social Sciences的首字母缩写，即“社会科学统 计软件包”。SPSS公司已于2000年正式将英文全 称更改为Statistical Product and Service Solutions， 意为“统计产品与服务解决方案”。 • SPSS是世界上最早的统计分析软件。1984年首先 推出了世界上第一个统计分析软件微机版本 SPSS/PC+。全球约有25万家产品用户，是世界 上应用最广泛的专业统计软件。 • 在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算 和统计分析，可以不必说明算法。 • SPSS由多个模块构成。
二、操作方式： SPSS最突出的特点就是操作界面极为友 好，输出结果美观漂亮： 使用窗口方式展示各种管理和分析数据方法， 使用对话框展示出各种功能选择项。 采用表格方式输入与管理数据，能方便地从 其他数据库中读入数据。 统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过 程，是非专业统计人员的首选统计软件。
第三章 SPSS 数据的预处理
4) 条件语句编辑
单击 if 按钮，进入条件语句编辑框，有两个单选按钮。 a) Include all cases ：对所有个案进行计算，默认选项。
b) Include if cases satisfied condition：仅对满足条件的
个案进行计算。选择这一单选按钮后，编辑框激活。 c) 在这里可以输入筛选条件。需要说明的是，每次只能 编辑一个筛选条件，不能同时编辑多个筛选条件。 对应工资上浮5%的条件是职称值等于1，高级工程师。 在编辑框输入表达式：zc=1
3) 数据排序例
对居民储蓄存款调查数据，利用排序的方法找出城镇居 民和农村居民一次性存款的最大值和最小值。 操作：户口，升序；存款额，升序。
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2 变量的计算
在统计分析过程中，为了更有效的反映事物的本质，有
时需要对变量的数据进行加工整理,产生新变量和计算结果。
比如计算一个变量的倍数，计算几个变量的和、差，计 算变量的绝对值、平方等等。
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(1) Filter out unselected cases
过滤掉没有选择的个案。这时未被选中的个案上打上斜 线作为删除标记。默认选项。
(2) Copy selected cases to a new dataset
将选择了的个案存储到一个新的数据集中，这时需要在
其后的文本框中输入要存储数据集的名字。
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条件 zc=2 zc=3 zc=4 工程师 助理工程师 无职称
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这时变量sfgz所在的列将不再有缺失值。
6) 计算方法的不足
变量的计算，无法一次将不同条件的表达式集中编写， 只能一个条件表达式运行一次。
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spss数据文件的建立与操作
在Variable View中，定义变量的属性。
SPSS中的变量有十个属性：
变量名（Name）
变量类型(Type)
变量宽度(Width) 小数点的位数(Decimals)
变量名标签(Label) 变量值标签(Values)
1.1 数据文件的特点 1.2 定义变量 1.3 录入数据 1.4 外部数据的导入
1.1 数据文件的特点
SPSS数据文件是一种有结构的数据文件，它由数据 结构和数据内容两部分组成，其中结构部分用于定 义数据类型、宽度、缺失值等，而内容才是我们具 体要分析的数据。
SPSS数据文件的扩展名是.sav
通过一个例子理解数据文件的横向合并。
【例】将数据transform3.sav中的变量添加到 transform.sav中。
在菜单栏中选择Data | Merge Files | Add Variables命令
关于合并后的数据文件中的数据 按 哪 种 方 式 提 供 ， SPSS有 三 个 选 项可供选择： 1.Both files provide cases： 是 SPSS默 认 的 方 式 ， 指 合 并 后 的 数据由原来的两个数据文件共同 提供，即由原来两个数据文件中 的记录共同组成合并后的数据文 件。
在SPSS中，能使用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型变 量。必须符合穷尽和互斥的原则。穷尽的原则就是指每个个体都必须 能归为一个类别，互斥的原则是指每个个体都只能归为一个类别。
相应变量为定类变量或（无序）分类变量。
Ordinal
定序尺度是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。 定序尺度的特点是可以测度类别差，还可以测度次序差
spss数据文件的预处理实验报告
spss数据文件的预处理实验报告spss实习报告一、教学实验时间与地点：时间：年 1月9日至年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计数据软件教学实验课就是在我们在自学《统计学》理论课程之后所开办的一门课堂教学课。
通过教学实验，并使学生在掌控了理论知识的基础上，能够具体内容的运用所学的统计数据方法展开统计分析并化解实际问题，努力做到理论联系实际并掌控统计数据软件SPSS的采用方法。
通过对SPSS软件的自学和运用，增进对统计学科学知识的介绍和运用及对课程内容的认知,培育学生的自我非政府能力和动手能力。
三、实训的内容与要求教学实验的内容包含两个方面：个人教学实验和小组教学实验。
1、个人实训：（1）个人教学实验内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。
每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。
（2）小组教学实验任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。
2、教学实验建议：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所收集与整理的资料，运用选好的统计数据方法加以分析，建议资料整理、排序与叙述均在计算机上操作方式顺利完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。
四、教学实验的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
SPSS统计分析第章数据文件建立和管理
SPSS统计分析第章数据文件建立和管理引言SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个被广泛使用的统计分析软件，它的分析功能十分强大，因此在社会科学、教育研究、医学研究等领域得到了广泛的应用。
而SPSS的数据文件建立和管理是使用SPSS时必须掌握的基本操作，它能够让我们更加高效地管理数据，减少误操作，提高分析效率。
本文将介绍SPSS的数据文件建立和管理。
SPSS数据文件建立SPSS数据文件包含两个主要部分：数据字典和数据录入。
数据字典是说明数据文件包含哪些变量，每个变量的名称、类型、取值范围等信息。
数据录入是将实际数据输入到数据文件中。
在建立SPSS数据文件时，需要先建立数据字典，然后再进行数据录入。
数据字典的建立数据字典是SPSS数据文件的重要组成部分，它包含了数据文件中的变量定义和取值范围。
在SPSS中建立数据字典的过程如下：1.打开SPSS软件并新建数据文件：打开SPSS软件，点击“文件”菜单，选择“新建数据文件”选项，弹出新建数据文件对话框。
选择“默认”选项设置数据文件名称和存储位置，并点击“确定”按钮，即可新建一个空的SPSS数据文件。
2.添加变量定义：在新建数据文件中，点击“变量视图”选项卡，然后在空白区域右键单击，选择“插入变量”选项，弹出“建立变量”对话框。
在该对话框中输入变量名称、类型（数值型、文字型、日期型等）、长度、标签等信息，然后点击“添加”按钮。
3.设置变量取值范围：在“建立变量”对话框中，设置变量的取值范围，例如最小值、最大值、有效值等。
点击“确定”按钮，变量将被添加到数据字典中。
4.重复以上步骤，创建所有需要的变量。
数据录入数据录入是向SPSS数据文件中输入实际数据的过程，通常可以使用多种方式进行，如手动输入、导入外部数据等。
手动输入是最常见的方式，它需要打开数据文件并逐行录入数据，并注意每个字段的格式要与数据字典一致。
SPSS数据的预处理
3.6 分组合并
对同一变量的变量值按照某种分组，并合并。 变量的分组合并在转换 →重编码为相同（不同）变 量 中实现，相同变量表示在原始变量基础上修改， 不同变量表示生成一个新变量来表示分组情况
分组合并主对话框
选择需要分组合 并的变量
新变量设置
新变量设置对话框
旧变量的 分组范围
新变量设置
数据分组合并－算例
3.3 变量计算
根据用户的要求，在原变量的基础上，计算一个新的结 果，并生成一个新的结果变量。变量的计算在转换 Transform →计算变量Compute 中实现：
变量计算主对话框
存放结果的 变量名
条件
函数库
变量计算－算例
数据“厨师的得分表”是15名厨师参加某一次厨艺 大赛的成绩，比赛共分3个环节。 1.求每个厨师3个环节的加权总分，3个环节的权重 分别为0.3、0.5、0.2； 2.求第一环节分数在80分以上的厨师平均得分。
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
小结
本章主要阐述了数据管理的基本内容，包括变量 的计算、分组合并、排序以及数据的合并等等。数据 良好的加工整理是数据分析的重要基础。
Thank you!
选择需要排序的变量
升序 降序
3.4 数据选取
数据选取指从大批量（总体）数据中按照一定规则选取部分数 据（样本）参与分析，在数据 →选择个案中实现 选取方法： （1）按指定条件选取 If condition is satisfied （2）随机选取 Random sample of cases （3）选取某一区域内的样本 Based on time or case range 适用 于时间序列数据 （4）通过过滤变量选取 Use filter variable 要求指定一个 变量 作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失值的个案将被选中， 常用于排除包含系统缺失值的个案。
实验报告一.SPSS数据文件的建立和管理操作以及数据预处理操作
广东金融学院实验报告课程名称：市场调查与预测
四、实验结果（包括程序或图表（截图）、结论陈述、数据记录及分析等，可附页）
1.①变量视图截图（zc和zcl合并为zc）
②数据视图的截图（“职工数据.sav”的变量中多了income）
2. 数据视图的截图（户口状况和现住面积都是按升序排的，且先排户口状况再排现住
面积）
3.数据视图的截图（户口状况=2，即属于外地户口的都被划掉了，从而筛选出本市户口，
此外后面的filter_$为1是被选中的数据）
4. 数据视图的截图（由图看出本市户口人均面积的均值为48.93，外地户口人均面积的
均值为34.03，两者在人均面积上有较大的差异，但本市户口和外地户口计划面积的均值都为90.00，所以两者在计划面积上没有较大的差异）
五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）
1.通过实验，我熟练掌握了SPSS数据文件的合并，排序筛选个案和分类汇总的具体操
作。
2.实验的过程必须要自己亲自练习才有效果，所以即使有步骤，也不要怕麻烦，多练几
次。
3.SPSS是一个数据统计的强大工具，我们必须好好学习。
六、教师评语
1.□优秀（90~100分）：完成所有规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；
2.□良好（80~89分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤正确，结果正确；
3.□中等（70~79分）：完成绝大部分规定实验内容，实验步骤基本正确，结果基本正确；
4.□及格（60~69分）：基本完成规定实验内容，实验步骤基本正确，完成结果基本正确；
5.□不及格（< 60分）：未能完成规定实验内容或实验步骤不正确或结果不正确。
教师签名：
2013年12 月8 日。
第三章SPSS数据的预处理详解
利用职工基本情况数据，通过数据排序 功能找到职称最高的职工的最高工资及 职称最低的职工的最低工资。
3.2 变量计算
（1）数据的转换处理 在原有数据的基础上，计算产生一些含有更丰富信息的新 数据。例如根据职工的基本工资、失业保险、奖金等数 据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有效的 特点。
（2）对数据的原有分布状态进行转换 对原有数据的分布进行转换，以满足建模中某些模型对数 据分布的要求。 非正态或非线性数据的处理 时间序列平稳化处理 标准化处理
息的新数据，或对数据的原有分布进行转换等。 3.数据抽样
从实际问题、算法或效率等方面考虑，并非收集到的所有数据(个案) 在某项分析中都有用途，有必要按照一定的规则从大量数据中选取部分 样本参与分析。 4.选取变量
并非收集到的所有数据项(变量)在某项分析中均有意义，选取部分变 量参与分析是很自然的。
SPSS提供了一些专门的功能辅助用户实现数据的预加工处理工作。 运用预处理还可以使用户对数据的总体分布有所了解。
秩、 定义变量集。
数据的预加工处理需要解决的问题有
1.缺失值和异常数据的处理 在第2章曾经讨论过，大量缺失值会给数据分析带来极大的影响。同样， 异常值也会影响最终的分析结果。因此，在数据预处理阶段对缺失值和 异常值进行分析和处理是很必要的。
2.数据的转换处理 数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产生一些含有更丰富信
第-3-章--SPSS-数据的预处理
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SPSS 条件表达式
条件表达式通常用于指定满足某个条件的个案。 条件表达式是一个对条件进行判断的式子。其结果有
两种取值： ➢ 如果判断条件成立，则结果为真； ➢ 如果判断条件不成立，则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表达式。
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SPSS 条件表达式
简单条件表达式： ➢ 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式等组成的
组距分组
在变量值较多的情况下，数据分组通常采用组距 分组。组距分组是将全部变量值依次划分为若干区间 ，并将同一区间的变量值作为一组。
(1) 全距：最大值与最小值之差 (2) 组数：组数的多少以分组后能清楚反映数据内部 的分布特征和规律为原则。可按 Sturges 经验公式确 定组数： K 1 ln n
式子。 ➢ 关系运算符包括： >、<、＝、～＝（不等于）、>
＝、<＝。 如：nl > 32、sr <= 900 复合条件表达式： ➢ 由逻辑运算符号、圆括号和简单条件表达式等组成的
式子。 ➢ 逻辑运算符号包括 ～ 或 NOT（非）、& 或 AND
（并且）、| 或 OR（或者）。 ➢ 如：(nl>32) and not (sr<9=900)
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数据拆分
数据拆分：是将数据按一个或几个指定的变量进行 分组。后续进行的统计分析将按照分组进行。
菜单选项：数据 -> 拆分文件 注意：数据拆分后，在状态栏会显示“拆分条件” 取消拆分方法：重新执行数据拆分，选择“分析所
有个案，不创建组”。 例：“职工数据.sav”，按职称变量分组 ➢ 比较组：分组统计结果输出在同一张表格中 ➢ 按组织输出：分组统计结19果分别输出在不同的表格
数据创建与数据预处理SPSS Statistics
数据创建与数据预处理SPSS Statistics数据创建和数据预处理是进行数据分析的重要步骤。
在SPSS Statistics中，有许多功能和工具可以帮助我们进行数据创建和数据预处理，使数据具备可靠性和可用性。
本文将详细介绍如何使用SPSS Statistics进行数据创建和数据预处理。
一、数据创建数据创建是指根据研究目的和需求，将原始数据转化为可用于统计分析的数据形式。
在SPSS Statistics中，我们可以通过以下几种方式进行数据创建：1. 手动输入数据：如果数据量较小，我们可以直接在SPSS Statistics中手动输入数据。
打开SPSS Statistics软件后，选择"数据"菜单下的"输入数据"选项，然后根据数据的变量类型和取值范围逐个输入数据。
2. 导入外部数据：如果数据量较大或已经存在于其他文件中，我们可以将数据导入SPSS Statistics进行数据创建。
SPSS Statistics支持导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV等。
选择"文件"菜单下的"打开"选项，然后选择相应的数据文件进行导入。
3. 数据变换：在数据创建过程中，我们还可以进行数据变换，如计算新的变量、合并数据集等。
SPSS Statistics提供了丰富的数据变换功能，如计算变量、合并文件、排序等。
选择"转换"菜单下的相应选项，然后按照提示进行操作。
二、数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前，对原始数据进行清洗和整理，以提高数据的质量和可靠性。
在SPSS Statistics中，我们可以使用以下方法进行数据预处理：1. 缺失值处理：在实际数据收集过程中，可能会存在一些缺失值。
SPSS Statistics提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的样本、替换缺失值为均值或中位数等。
选择"转换"菜单下的"缺失值处理"选项，然后选择相应的方法进行处理。
第三章 SPSS数据的预处理
第三章 SPSS数据的预处理第三章SPSS数据的预处理为什么查进行预处理在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。
数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题：数据的排序变量计算数据选取计数分类汇总数据分组数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。
3.1 数据的排序3.1.1数据排序的作用3.1.2 数据排序的基本操作将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理是数据文件整理的重要工作。
仍以文件“研究生．sav”来说明，观测量分类整理的基本操作步骤如下：(1)执行Data→Sort Cases (观测量分类) 命令，打开Sort Cases对话框。
(2)从源变量列表框中选择一个或几个分类变量，单击中间的箭头按钮将它们移入Sort by 框中，不妨称移入该框的变量为By变量。
选择By变量的意义是将按这个变量对观测量进行分类整理。
如果选择了几个By变量，从上至下依次称为第一By变量、第二By变量等。
分类整理将按每一个By变量层叠分类整理。
例如，选择了两个分类变量，sex为第一By变量，score 为第二By变量，在sex的每一个分类中观测值将按score分类。
(3)在Sort Order栏中选择一种排序方式。
如对某分类变量选择Ascending (升序)，则在Sort by框里该变量名之后用连线连接Ascending；如选择Descending (降序)，该变量名连接Descending。
各分类变量的排序方式可以不同。
(4)以上选择确定后，单击OK，返回数据窗口，分类排序结果显示于数据窗口内。
此外，对字符串变量按分类次序大写字母将优先于小写的同一字母。
在我们引用的数本来有一个Order (序号) 变量，它的值为自然数顺序。
按照某些By变量分类后，要将文件恢复成原来的顺序，可以再用Order作为By变量执行观测量分类即可。
SPSS数据文件的建立和预处理
操作步骤：
（1）选择菜单：‘数据（data）’---‘转置(transpose)’
（2）指定数据转置后应保留哪些变量，将其选入‘变量 （name）’框中 （3）指定转置后数据文件中各变量如何取名。应取一个取值 唯一的变量作为标记变量放到‘名称变量（name variable）’
示的字符位数
I、对齐（Align）:数据显示位置的定义，靠左/靠右
/居中
J、度量标准（Measure）:将数据划分为定距型数据
（scale）、定序型数据（ordinal）、定类型数据 （Nominal）等。
2015-7-1
25 zf
定距型数据（scale）：通常是指如身高、体重、收入 等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散 型数据。（即可加减乘除的数据） 定序型数据（ordinal）：具有固有大小或高低顺序的 数据，一般可以用数值或字符表示。如：职称、满意 度 定类型数据（Nominal）：没有内在固有大小或高低顺 序，一般以数值或字符表示的分类数据。
zf
•
第二步：若第一步未能正确识别，进入该步回答‘数据项间如何分 隔’ ‘数据文件的第一行上是否有变量名；
选择‘固定 宽度’和 ‘否’
2015-7-1
30 zf
•
第三步：选择‘数据从文本文 档的第几行开始’导入，‘多 少行表示一个个案’‘数据是 全部导入还是部分导入’；
•
第四步：‘数据项间分隔符’ 的选择，‘字符型数据分隔符’ 的选择；
2015-7-1 14 zf
标题栏
分析结果文本栏
1.3 SPSS数据分析的一般步骤
第三章-SPSS数据的预处理[002]
![第三章-SPSS数据的预处理[002]](https://img.taocdn.com/s3/m/dd2b966f86c24028915f804d2b160b4e777f8155.png)
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3.3.2 数据选取的基本操作
（1）选择菜单Data—Select cases （2）根据分析需要选择数据选取方法 （3）Unselected cases are指定对未选中
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3.3.1 数据选取的基本方式
（1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is
satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选
取的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的 所有个案进行条件判断。那些满足条件的个案， 即条件判断为真的个案将被自动选取出来，而 那些条件判断为假的个案则不被选中。
第三章 SPSS数据的预处理
1
为什么要进行数据的预处理
▪ 在数据文件建立之后，通常还需要对分析 的数据进行必要的预加工处理，这是数据 分析过程中必不可少的一个关键步骤。
▪ 数据的预加工处理服务于数据分析和建模， 主要包括以下几个问题：
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预处理的内容
➢ 数据的排序 ➢ 变量计算 ➢ 数据选取 ➢ 计数 ➢ 分类汇总 ➢ 数据分组 ➢ 数据预处理的其他功能：转置、加权、
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（1）简单条件表达式 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式
等组成的式子。其中关系运算符包括>、<、 ＝、～＝（不等于）、>＝、<＝。（nl<35）
（2）复合条件表达式 又称逻辑表达式，是由逻辑运算符号、圆括
号和简单条件表达式等组成的式子。其中，逻 辑运算符号包括&或AND（并且）、|或OR （或者）、～或NOT（非）。NOT的运算优先 级最高，其次是AND，最低是OR。可以通过 圆括号改变运算的优先级。（nl<=35）and not （zc<3）
Spss的数据预处理
Spss的数据预处理一、数据预处理的目的：在数据文件建立好后，通常还要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节。
数据的预加工处理是服务与数据分析和建模的，需要解决的问题如下：1、缺失值和异常数据的处理。
2、数据的转换处理。
数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产生一些含有更丰富信息的新数据或对数据原有分布进行转换等。
3、数据抽样。
从实际问题、算法或效率等方面考虑，并非收集到的所有数据（个案）在某项分析中都有用途，有必要按照一定的规则从大量数据中选取部分样本参与分析。
4、选取变量。
并非所有数据项（变量）在某项分析中均有意以，选取部分变量参与分析是必要的。
Spss提供了一些专门的功能辅助用户实现数据的预加工处理工作，通过预处理还可以使用户对数据的总体分布有所了解。
二、数据预处理步骤：1、数据的排序：（1）数据排序的目的：a、通常数据编辑窗口中个案的前后次序是由数据数录入的先后顺序决定的，数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据取值状况、缺失值数量的多少。
b\、通过数据排序能够快速找到最大值和最小值，进而可以计算出数据的全距，快速把握和比较数据的离散程度。
c、通过数据排序能够快速发现数据的异常值。
（2）、数据排序的步骤：a、选择菜单：【Date】→【Sort Cases】b、指定主排序量到【Sort by】框中，并选择【Sort Order】框中的选项指出该变量按升序还是降序排序排序。
【Ascending】表示升序，【Descending】表示降序。
c、如果是多重排序，还要依次指定第二、第三排序变量及相应的排序规则。
否则本部可略。
排序窗口如下图：图12、变量计算：（1）变量计算的目的：a、通过数据的转换处理，在原有数据的基础上，计算产生一些含量更丰富的新数据。
b\、对数据的原有分布状态进行转换，由于数据分析和建模中某些模型对数据分布有一定的要求，因此可以利用变量计算对原有数据的分布进行转换。
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析
SPSS实验（一）：SPSS数据的预处理和基本统计分析利用SPSS进行数据分析的一般步骤：建立数据文件——加工整理数据——数据分析——解释分析结果一、SPSS数据的建立和保存变量名（Name）、类型（Type）、列宽（Width）、小数位宽（Decimals）、变量名标签（Label）、变量值标签（Values）、缺失值（Missing）、列显示宽度（Columns）、对齐方式（Align）、计量尺度（Measure）建立：【File】——【Open】——【Data】保存：【File】——【Save】/【Save as】二、SPSS数据的预处理1、排序【实验1a】利用“职工数据”，以职称为主排序变量的降序，工资收入为第二排序变量的升序进行多重排序。
基本操作：【Data】——【Sort Cases】【实验1b】利用“住房状况调查数据”，通过数据排序功能分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情况。
2、计算利用SPSS算术表达式、条件表达式和函数进行计算。
基本操作：【Transform】——【Compute】如果仅希望对符合一定条件的个案计算产生变量，则按IF按扭——【Include if case satisfies condition】【实验2】利用“职工数据”，依据职称级别计算实发工资，计算规则：依据职称1～4等级分别将工资上浮5%、3%、2%、1%。
3、选取抽取部分样本进行分析。
基本操作：【Data】——【Select Cases】【实验3】利用“住房状况调查数据”，分别采用以下两种样本选取方法：（1）希望仅对具有本市户口的家庭住房状况进行分析，因此只选择本市户口的住户样本；（2）希望对全部样本的70%的数据进行分析，因此采用随机选取重点近似选取方法进行抽样。
4、计数基本操作：【Transform】——【Count】【实验4】利用“住房状况调查数据”，计算对住房满意的家庭个数。
5、分类汇总按照哪个变量进行分类；对哪个变量进行汇总；对汇总变量计算哪些统计量。
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第一部分 SPSS数据库的建立
数据视图区
在此区录入数据 1行为1份问卷，1列为1个问题
1.变量定义表
2. 变量库的定义
第1步：在变量视图区“名称”栏中，单击输入
变量名称
例如，居住状况、居住定区等
可以用汉字、字母、数字等，但第一个字符不 能为阿拉伯数字
定义好的变量库
三步定义好变量 然后到数据视图区录入数据
3.数据库数据的输入
在此区录入数据 1行为1份问卷，1列为1个问题
每行数据来自一张问卷
左手放在Tab键上
右手放在数字键盘上 2人配合，1次5个数字
自动跳到下一格（行）
第二部分 数据的预处理
1.数据的合并（多人录入）
2. 添加个案
请 您 在 居 状 是 问 现 的 住 况 频 率 有 效 借 同 /朋 处 住 事 友 与 象 租 对 合 其 他 与 事 友 租 同 /朋 合 在 母 子 ） 住 父 （ 女 处 独 租 自 房 住 位 舍 公 ） 单 宿 （ 寓 拥 自 的 子 有 己 房 合 计 2 3 3 7 13 24 27 164 243 百 比 分 .8 1.2 1.2 2.9 5.3 9.9 11.1 67.5 100.0 有 百 比 效 分 .8 1.2 1.2 2.9 5.3 9.9 11.1 67.5 100.0 累 百 比 积 分 .8 2.1 3.3 6.2 11.5 21.4 Hale Waihona Puke 2.5 100.0
日期型，可从系统提供的日期显示形式中选择 自己需要的。如选择mm/dd/yy形式，则1995年 6月25日显示为06/25/95 货币型，可从系统提供的日期显示形式中选择 自己需要的，并定义数值宽度和小数位数，显 示形式为数值前有＄ 定制型，显示为整数部分每3位加一逗号，如 12345.678显示为12,345.678 字符串型，可以输入字符
百 比 分 .8 1.2 1.2 2.9 5.3 9.9 11.1 67.5 100.0
有 百 比 效 分 .8 1.2 1.2 2.9 5.3 9.9 11.1 67.5 100.0
累 百 比 积 分 .8 2.1 3.3 6.2 11.5 21.4 32.5 100.0
第3步：输入标签值
缺失值/列宽/对齐方式/测量变量类型（默认）
定义变量“宽度”和“小数”，可默认
定义表格输出样式
定义变量显示格式
第2步，定义变量“标签”
问卷题目 改为陈述句
被 者 居 状 访 的 住 况 频 率 有 效 借 同 /朋 处 住 事 友 与 象 租 对 合 其 他 与 事 友 租 同 /朋 合 在 母 子 ） 住 父 （ 女 处 独 租 自 房 住 位 舍 公 ） 单 宿 （ 寓 拥 自 的 子 有 己 房 合 计 2 3 3 7 13 24 27 164 243
3.对个案排序
谢谢 ！
希望对你们有所帮助！
2个变量名称不能完全一致，多选题可加后缀
定义变量类型（一般默认），变量类型包括：
数值型，同时定义数值的宽度，即整数部分+小 数点+小数部分的位数，默认为8位；小数位数 默认为2位 逗号数值型，即整数部分每3位数加一逗号
小数点数值型，无论数值大小，均以整数形式 显示，每3位加一小点（但不是小数点），可定 义小数位置，但都显示0，且小数点用逗号表示 科学计数法，以指数形式显示