应用统计学数据管理
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Define Dates:定义日期变量过程,用于时间序列数据
Aggregate:数据汇总过程 Identify Duplicate Cases:查找重复记录
2018年10月22日星期一
重庆交通大学管理学院
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记录排序
单变量排序:SPSS提供了一种简易操作方法,
即在数据表格的变量名处单击右键,弹出右图
文件级别的数据管理(3)
变量与数据文件属性向导(对大型或连续性数据
分析项目非常有用)
Define Variable Properties:定义数据字典 Copy Variable Properties :将预定义的数据 字典直接引入当前数据文件,即复制外部数据 文件属性到当前数据文件
数据重构向导
2018年10月22日星期一
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记录拆分
2018年10月22日星期一
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记录拆分
2 3 4 5 1
6
1.选中此框不拆分文件 2.按所选变量拆分文件,各组分析结果放在一起便于比较 3.按所选变量拆分文件,各组分析结果单独放置 4.用于选择拆分数据文件的变量 5.要求将数据按所用拆分变量排序 6.数据集很大,且拆分变量已排序,选此可节省运行时间
记录加权
设置作为权重的变量,如第一行 表示 agecat = 1 gender = 1 的人共 33个,accid表示人数,应设为权重
2018年10月22日星期一
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定义数据字典
2018年10月22日星期一
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定义数据字典
变量列 表
数据管理
在数据文件建立好之后,还需要对数据进行必要的加工
处理。对同一个数据往往需要从各种不同的侧面进行研究, 采取多种统计方法进行分析,而不同的统计方法对数据文 件结构的要求不尽相同,这就需要对数据文件的结构进行 重新调整或转换,以便适合于相同的统计方法。
文件级别的数据管理
变量级别的数据管理
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Insert Cases:插入记录
Go to Case:到达某条记录 常用的简单过程(使用频繁,必须掌握) Sort Cases:记录排序 Split File:记录拆分
Select Cases:记录筛选
Weight Cases:记录加权
2018年10月22日星期一
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具体操作)。
2018年10月22日星期一
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数据转置
将变量Group、x选入variable框,再点击OK键
转置前的数据集
2018年10月22日星期一
转置后的数据集 重庆交通大学管理学院
注:未选中的变量id其数据信息在转置后丢失
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数据文件重新排列
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文件级别的数据管理(1)
SPSS中的Data菜单提供了文件级别的数据管理, 可以对整个数据文件进行加工整理。
2018年10月22日星期一
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文件级别的数据管理(2)
简单命令(这些功能都可以用鼠标在数据表界面 直接完成,很少用菜单操作,在此不详述) Insert Variable:插入变量
多变量排序:使用Sort Cases过程来进行,查看详情
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记录排序
2018年10月22日星期一
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记录排序
选中District ,选择升序选钮(默认),将District选入Sort by 框
选中Region,选择降序选钮,将Region选入Sort by 框
Transpose:数据转置 Restructure:数据文件的重新排列
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文件级别的数据管理(4)
文件合并过程(Merge Files) Add Cases:纵向合并 Add Variable :横向合并 正交设计过程(Orthogonal Design) 其他过程
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数据文件重新排列
Restructure:此过程是用来改变数据的排列格式,即 长型格式和宽型格式之间的互转。
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数据文件重新排列
2018年10月22日星期一
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记录筛选
2018年10月22日星期一
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记录筛选
1.分析所有记录
1 2 3 4
2.分析满足条件的记录,
按If按钮设定筛选条件 3.从原数据中按某种条件
5
抽样,按Sample进行设定
7ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
6
4.基于时间或记录序号选择 记录,按Range进行设定
变量名、测量尺度等
频数、标签、 缺失值设定等
拷贝变量属性
2018年10月22日星期一
自动生成值标签
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数据转置
2018年10月22日星期一
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数据转置
Transpose :该过程用于对数据进行行列转置,即原 来的一条记录转成为一个变量,而变量则转成为一个记 录,两次 Transpose 过程后数据集会恢复原样(点此见
2018年10月22日星期一
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记录排序
注意: 在多重排序中,指定排序变量名的次序很关键,首先安第 一个变量排序,对于与第一个变量取值相同的记录考虑按 第二个变量排序 排序后,原来记录数据的排序将被打乱,对于时间序列数 据,若未存放有记录标志的变量,应注意保存原数据的排 列顺序,以免数据混乱
5.使用筛选指示变量选择记录,非0值的记录被选中 6.未选中的记录被隔离 7.未选中的记录被删除 重庆交通大学管理学院 2018年10月22日星期一
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记录筛选
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记录加权
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