spss第二章,数据的编码录入与整理

spss第二章,数据的编码录入与整理spss第二章,数据的编码录入与整理数据的录入启动spss进入Date View(数据编辑窗口) 点击---“Variable D ate” 定义变量:变量名(name)、变量类型(Type)、宽度(Width)、小数位数(Decimals)、变量标签(Label)、数值标签(Values)、缺失值(Missing Values)、单元格长度(Columns)、单元格字符排列方向(Align)、数据量度(Measure) 点击得到一个对话框，选择类型系统默认宽度为8，小数位2位; 一般数...

spss第二章,数据的编码录入与整理数据的录入启动spss进入Date View(数据编辑窗口) 点击---“Variable D ate” 定义变量:变量名(name)、变量类型(Type)、宽度(Width)、小数位数(Decimals)、变量标签(Label)、数值标签(Values)、缺失值(Missing Values)、单元格长度(Columns)、单元格字符排列方向(Align)、数据量度(Measure) 点击得到一个对话框，选择类型系统默认宽度为8，小数位2位; 一般数字和字符比较常用 -------Lable中可以取汉字名字方便查看 ------Values中可以设定数值标签，既将非数值的记录转换成数值; 比如:性别1-女，2-男(一般默认为none) 如图填写，点击----“And”----“OK”。 ------在Missing中系统默认缺失值“none” 用户可自己定义 -------其他几项一般都用默认数据的录入 -------回到“Date View”中逐个录入数据 ------“File”--“Save”(或者Ctrl+s)保存到适当的位置内即可数据的导入 -----“File”---“Open”---“Date” 数据的整理: 数据分值转换数据分值的转换时通过对数据的重编码来实现的。 (比如将选项ABCD变成数值进行积分) ----数据输入后 ----“Transform”--“Recode into different Variables” 选中其中一个变量将其移到Numeric Variable->Output Variable 在那么中重编码----点击“Change”----“Old And New Values” 例如:“Old”中写A----“New”中写1，此时A对应的数值就是 1;同理写BCD-------点击“And”----“continue”----回到前一个界面-------将其它需要重编码的都编写一次(不要为了偷懒而一次性写，不会达到相同效果)------编完后-----点击“OK” 表 2.13前身量表的统分假定一个量表由两个分量表组成，其一为1、2、5、8、9题组成，另一个由3、4、6、7、10题，要求计算出分量表和总量表的分。 -------点击“Transform”----“Computer” -----将分量的变量名写入左侧------将公式写入右侧---- 点击“OK”即可～另一个分量和总分量同理见表2.13. 数据的限选 ----“Date”---“Sort Case”(或者“Select Case”) ---将左边要选的变量移到“Sort By”中----选取“Desending(递减)”----“OK” (1) Transform(修改)----Recode into Different variable----选定身高 ------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字:eg: T1-------change------- (此处T1和T2是已经做好的分组) 点击-----old and new values 对其分组---例:Range LOWEST through values :160 new values :1 Rang :160 through :170 2 Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK 概念个案(case):一个研究对象就是一个个案，或者案例样品。(在数据表格中表现为“一行”) 样本(sample)。样本含多个个案。变量(variable):问卷中的每个问题，在spss中称之为“变量”，相当于数据库中的“字段(field)”，在数据表格里表现为一列。变量名(variable):问卷中答案就是变量值，也成为观测值。 Numeric(数值型) Comma(加选逗号的数值) Dot(三位加点数值型) Scientific(科学计数型) Date(日期型) Dollar(货币型) Custom currency(用户自定义) String(字符型) File(文件) No missing values(没有缺失值) Discrete missing values(定义1~3个单一数为缺失值) Columns(单元格列长度) Aling(单元格字符排列方向) Measure(数据测量) Sort by(以。。。。排序) Sort order(排序顺序) Descending(递减—由大到小)

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