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SPSS重新编码之编码为相同或不同的变量

硬件软件2024-05-04阅读
SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性统计、推断性统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种统计分析功能,并包括文本分析、机器学习算法、数据分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能够快速从数据中提取有用的洞察和分析,广泛应用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等多个研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

IBM SPSS Statistics重新编码功能,包含了重新编码到相同的变量、重新编码到不同的变量、自动重新编码的功能。本文将重点讲解重新编码为相同或不同变量的功能。

重新编码到相同的变量,可对数值变量和字符串变量重新编码,但新编码必须与现有变量是相同的数据类型(数值或字符串)。重新编码到不同的变量,则可将数值变量重新编码为字符串变量,反之亦然。

一、重新编码到相同的变量

首先,先演示重新编码到相同的变量的功能。我们使用的是一组包含满意度数值的数据,目标是将满意度为5或4的数值重新编码为1,将满意度为3或2或1的数值重新编码为0。

满意度数据

图1:满意度数据

1、使用重新编码为相同变量功能

如图2所示,打开IBM SPSS Statistics转换菜单中的“重新编码为相同的变量”。

重新编码为相同变量功能

图2:重新编码为相同变量功能

2、选择变量

接着,在如图3所示的设置面板中,将“满意度”添加为数字变量(即需重新编码的变量)后,单击“旧值和新值”按钮。

选择数字变量

图3:选择数字变量

3、匹配旧值与新值

接着,如图4所示,在旧值与新值中都选择“值”选项,并分别将旧值5、4与新值1匹配,将旧值3、2、1与新值0匹配。设置完成后,单击“继续”。

匹配旧值与新值

图4:匹配旧值与新值

4、完成变量的重新编码

如图5所示,可以看到,原变量已经重新编码为1、0的新值。

需要注意的是,重新编码为相同变量功能是直接在现有变量上更改编码的,如果不希望更改现有变量的值,就需要使用重新编码为不同的变量。

完成满意度编码的重新编码图5:完成满意度编码的重新编码

二、重新编码到不同的变量

接下来,我们使用一个新的数据组演示重新编码到不同变量的功能,目的是要将满意度的字符串值重新编码为数值型值。

满意度数据

图6:满意度数据

1、使用重新编码为不同变量功能

如图7所示,打开转换菜单中的重新编码为不同变量功能。

重新编码为不同变量功能

图7:重新编码为不同变量功能

2、选择变量

接着,如图8所示,将满意度变量添加到输出变量中,IBM SPSS Statistics已自动识别满意度变量为字符串变量。

添加输出变量

图8:添加输出变量

接着,如图9所示,设置输出变量的名称与标签后,单击“变化量”按钮,将名称与标签应用到左侧的方框中。然后,再单击“旧值和新值”按钮,进行旧值与新值的匹配。

设置输出变量名称与标签

图9:设置输出变量名称与标签

3、匹配旧值与新值

如图10所示,我们在旧值中分别将非常满意、比较满意、一般、比较不满意、非常不满意与新值中的5、4、3、2、1相匹配。

另外,还可通过“输出变量是字符串”选项将新值设置为字符串值,或通过“将数字字符串转换为数字”将新值设置为数字型数值(当数字为字符串值时使用)。

匹配旧值与新值

图10:匹配旧值与新值

4、完成变量的重新编码

完成了变量的重新编码后,如图11所示,可以看到,数据集中出现了一个新的变量“满意程度数值”,其中包含了“满意度”变量重新编码的数值。

完成满意度编码的重新编码图11:完成满意度编码的重新编码

以上就是SPSS重新编码为相同或不同的变量应用介绍。大家可以根据实际情况选用不同的编码方式,另外,还可以使用自动编码的方式,提高工作效率。


世界上许多有影响的报刊杂志就SPSS给予了高度的评价。
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