第二章 SPSS数据文件的建立和管理

第二章 SPSS数据文件的建立与管理

2.1 SPSS数据文件

2.1.1 SPSS数据文件的特点：

SPSS是一个有别于其他文件的特殊格式的文件，SPSS数据文件是一种有结构的数据文件，它由数据结构和内容两部分组成，其中的数据结构记录数据变量的名称、类型、变量宽度、小数位数、变量名标签、变量值标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度量尺度等必要信息，数据的内容才是那些待分析的具体数据。

基于上述特点，建立SPSS数据文件时应完成两项任务，即描述数据的结构和录入编辑数据。

2.1.2 SPSS数据的组织方式

（1）原始数据的组织方式

数据编辑窗口中的一行称为一个个案或记录（Case），所有个案组成SPSS数据文件的内容。数据编辑窗口的一列称为一个变量（Variable），每个变量都有一个名字，称为变量名，它是访问和分析SPSS每个变量的唯一标志。 SPSS数据文件的结构就是对每个变量及相关特征的描述。

（2）频数数据的组织方式

例：

职称年龄段

35岁以下（1）36－49岁

（2）

50岁以上

（3）

教授（1）0158副教授（2）10202讲师（3）20101助教（4）3520

频数数据的组织方式

职称年龄段人数

110

1215

138

2110

2220

232

3120

3210

331

4135

422

430

2.2 SPSS数据的结构和定义方法

SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其相关属性的描述，主要包括变量名、数据类型、变量宽度、变量名标签、变量值标签、显示宽度、缺失值、对齐方式、度量尺度等信息。

变量名（Variable name）

变量名是变量访问和分析的唯一标志。在定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量的变量名。变量的命名规则如下：

1.首字符应以英文字母开头，后面可以跟除了！、？、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。

2.变量名的字符个数最好不多于8个；变量名不区分大小写字母。

3. SPSS有默认的变量名，以字母“VAR”开头，后面补足5位数字，如VAR00001，VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名，如ALL，BY，AND，NOT，OR等。

4.变量名最好与其代表的数据含义相对应，每个变量名必须具有唯一性。

数据类型（Type）

数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS中有三种基本数据类型：数值型、字符型和日期型。

数值型

（1）标准型（Numeric）

（2）科学记数法型（Scientific Notation）

（3）逗号型（Comma）

（4）圆点型（Dot）

（5）美元符号型（Dollar）

（6）用户自定义型（Custom Currency）

数值型是SPSS最常用的数据类型，通常由阿拉伯数字和其它特殊符号等组成。其中的标准型（numeric）是SPSS默认的数据类型，默认的显示宽度为8位，包括正负符号位、小数点和小数位在内，小数位默认为2位。如果数据的实际宽度大于8位，spss将自动按照科学计数法显示，数据的显示并不影响数据的存储，也不影响数据的计算。

字符型（String）

字符型也是SPSS较常用的数据类型，由一个字符串组成。如职工号码、姓名、地址等变量都可以定义为字符型数据。字符型数据的默认显示宽度为8个字符，不能够进行算术运算，并区分大小写字母。字符型数据在SPSS命令处理过程中应用一对双引号括起来，但在输入数据时不应输入双引号，否则双引号将会作为字符型数据的一部分。

日期型（Data）

日期型数据用来表示日期或者时间，如生日、成立日期等变量可以定义为日期型数据。显示格式：dd-mmm-yyyy；mm/dd/yyyy。

变量宽度（Width）、显示宽度（Columns）

每种类型的变量都有自己的变量宽度、小数位和显示宽度，其中变量宽度是变量允许的最大字符位数，列宽度是数据编辑窗口中显示每列的字符位数。通常这两个宽度是一致的。

变量名标签（Variable label）

变量名标签是对变量名含义的进一步解释说明，它可以增强变量名的可视性和统计分析结果的可读性。变量名标签可用中文，总长度可达120个字符，但在统计分析结果的显示中一般不能显示如此长的变量名标签信息。

变量值标签（Value label）

变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息，对于品质型数据尤为重要，比如1代表男性，2代表女性，它不但明确了数据的含义，也增强了最后统计分析结果的可读性，变量值标签可以用中文。

缺失数据（Missing values）

数据中存在明显错误或明显不合理的数据或漏填数据项时统计学上称为不完全数据或缺失数据。数据中如果存在缺失数据，分析时通常不能直接采用，要进行说明。SPSS中说明缺失数据的方法是指定用户缺失值。这样，spss在分析时，就能够将这些缺失值与正常的数据区分开来，并依据用户指定的缺失值处理策略对其进行处理或分析。Spss还有一类默认的缺失值，称为系统缺失值，数值型变量用圆点表示，字符型

用空格表示。

SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户缺失值。用户缺失值可以是：

对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是1至3个特定的离散值（Discrete missing values）；

对一个数值型变量，用户缺失值可以在一个连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外的离散值（Range plus one optional

discrete）。

SPSS用户缺失值定义窗口

变量对齐格式(Align)

定义显示对齐方式，对齐方式分为右对齐、左对齐和中间对齐，系统中，数值型变量默认为右对齐，字符型变量默认为左对齐。

度量尺度（Measure）

统计学依据数据的度量尺度将数据划分为三大类，即定距型数据（Scale），如身高、体重；定序型数据（Ordinal），如职称、职务、对某事物的赞同程度；定类型数据（Nominal），如民族、宗教信仰、性别、党派。定距型数据通常指连续型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以用数值或字符表示；定类型数据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。

变量结构定义的基本操作

通常建立SPSS数据文件时应首先定义数据的结构部分，然后再输入数据，但实际应用中，边录入、边分析、边修改数据结构的情况也是常见的。数据的结构定义完成之后，可以在Variable View卡片中浏览，也可以通过菜单选项Utilities/ Variable来实现。

2.3 SPSS数据的录入与编辑

2.3.1 录入

定义好SPSS数据结构后，可将具体的数据输入到SPSS中，最终形成SPSS数据文件。 SPSS数据的录入操作在数据编辑窗口中的Data View卡片中实现。其操作方法与EXCEL基本类似，也是以电子表格的方式进行录入。录入带有变量值标签的数据时，可以在下拉按钮中的值标签列表中选择一个作为输入。

2.3.2 SPSS数据的编辑

数据必须输入正确才能保证正确的分析结果。但很难一次输入正确，所以就需要进行修改，一般包括数据的定位、插入、删除、修改、