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如何应用SPSS计算新变量技巧,挖掘新洞察

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的计算新变量功能,可通过为现有变量创建数字表达式来获得新的计算变量,从而挖掘到更深层次的洞察内容。比如通过构建单价与数量的数字表达式,获得一个新的总价计算变量。

在指定计算变量时,不仅可构建内置函数的复杂表达式,还可以通过限定个案的范围,获取更加精准的洞察内容。接下来,一起来看看怎么使用计算新变量功能吧。

一、打开数据文件

首先,打开一组可用于计算的定量数据组。如图1所示,从数据集中可以看到不同账号、不同性别的总花费与购买单品数。

接下来,我们需要计算一个“平均单品花费”的新变量。

定量数据组

图1:定量数据组

二、使用计算变量功能

如图2所示,打开IBM SPSS Statistics转换菜单中的“计算变量”功能。

计算变量功能

图2:计算变量功能

如图3所示,可以看到,计算变量功能面板中包含了目标变量、数字表达式、函数组等选项内容。

计算变量设置面板1、设置目标变量

图3:计算变量设置面板1、设置目标变量

目标变量,即当前数据集中需计算的新变量,如图4所示,将本例中需新建的“平均单品花费”输入到目标变量。

接着,单击类型和标签按钮。标签用于标注变量的信息,可以是自定义的内容,也可以直接将表达式作为标签使用。类型,指定的是目标变量的类型,可以是字符串或数值,字符串不可用于计算。

本例中,使用了“账号1的平均单品花费”作为标签,选取了数字作为类型。

设置目标变量

图4:设置目标变量

2、构建数字表达式

为了计算“平均单品花费”这一新变量,我们构建如图5所示的数字表达式:平均单品花费=总花费/购买单品数。

构建数字表达式

图5:构建数字表达式

3、筛选个案范围

如需为计算的新变量作个案范围筛选的话,如图6所示,可使用if条件,设置个案选择条件。

可选的个案选择条件

图6:可选的个案选择条件

如图7所示,在个案选择条件设置中,我们可以通过if函数来设置个案筛选范围。由于本例需要计算的是所有的个案,因此不作条件筛选。

设置个案满足的条件

图7:设置个案满足的条件

4、完成新变量的计算

完成了新变量的计算后,如图8所示,在数据集中就会出现一个新的变量,记录了单个个案的平均单品花费数值。

完成“平均单品花费”变量的计算图8:完成“平均单品花费”变量的计算

三、汇总数据

获取了“平均单品花费”这一新变量后,就可以对平均单品花费进行更加深入的分析。比如,如图9所示,对不同性别下的平均单品花费应用汇总分析,可以看到女性的平均单品花费稍高。

不同性别的平均花费与平均购买单品数

图9:不同性别的平均花费与平均购买单品数

以上就是SPSS计算新变量功能的应用介绍。如果您对当前的数据感到茫然的话,不妨使用计算新变量功能构建新的变量指标,或许会获得更加有效的洞察内容哦。


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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