第3章變量級別的數(shù)據(jù)管理

1、3.1 變量賦值3.2 已有變量的分組合并3.3 連續(xù)性變量的離散化3.4 變量的自動重編碼與數(shù)值移動3.5 轉(zhuǎn)換菜單中的其他功能數(shù)據(jù)管理針對同一個研究目的，往往要從不同的側(cè)面對數(shù)據(jù)進行研究，采取多針對同一個研究目的，往往要從不同的側(cè)面對數(shù)據(jù)進行研究，采取多種統(tǒng)計方法進行分析，而不同的統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)的要求不盡種統(tǒng)計方法進行分析，而不同的統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)的要求不盡相同，這就需要對數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)進行重新調(diào)整或轉(zhuǎn)換，以便適合于響相同，這就需要對數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)進行重新調(diào)整或轉(zhuǎn)換，以便適合于響應(yīng)的統(tǒng)計方法使用應(yīng)的統(tǒng)計方法使用在在SPSS中，數(shù)據(jù)、文件的管理功能主要集中在中，數(shù)據(jù)、文件的管理功能

2、主要集中在“轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換”和和“數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)”兩兩個菜單中。個菜單中。轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換 實現(xiàn)實現(xiàn)變量變量級別的數(shù)據(jù)管理，主要與變量數(shù)值的轉(zhuǎn)換有關(guān)級別的數(shù)據(jù)管理，主要與變量數(shù)值的轉(zhuǎn)換有關(guān)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù) 實現(xiàn)實現(xiàn)文件文件級別的數(shù)據(jù)管理，如文件合并、拆分等級別的數(shù)據(jù)管理，如文件合并、拆分等3.1 變量賦值變量賦值：在原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶要求，使用SPSS算數(shù)表達式及函數(shù)，對所有記錄或滿足SPSS條件表達式的某些記錄進行四則運算，并將結(jié)果存入一個用戶指定的變量中。該指定變量可以是一個新變量，也可以是一個已經(jīng)存在的變量變量賦值是極為常用的操作，大致可占數(shù)據(jù)管理操作的一半以上3.1.1 常用基本概念在變量轉(zhuǎn)換過程中，應(yīng)根

3、據(jù)實際需要，指出要按照什么方法進行變量轉(zhuǎn)換，這里的方法一般以SPSS算數(shù)表達式的形式給出1. 算數(shù)表達式SPSS算數(shù)表達式（Numeric Expression）是由常量、SPSS變量名、SPSS算術(shù)運算符、圓括號等組成的式子，參與運算的數(shù)據(jù)類型和最終結(jié)果均為數(shù)值型，字符型、日期型變量和常量則要先進行函數(shù)轉(zhuǎn)換然后才能參與運算算術(shù)表達式中的運算符由+、-、*、/、*（乘方）構(gòu)成，運算順序以及括號的使用均遵循四則運算法則3.1.1 常用基本概念根據(jù)函數(shù)功能和處理對象的不同，可以將SPSS函數(shù)分成8類，分別是算術(shù)函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、分布函數(shù)、邏輯函數(shù)、字符串函數(shù)、日期時間函數(shù)、缺失值函數(shù)和其他函數(shù)2.

4、函數(shù)函數(shù)的具體書寫形式：函數(shù)名（參數(shù)），這里，函數(shù)名是系統(tǒng)已經(jīng)規(guī)定好的。圓括號中的參數(shù)有時是一個，也可以是多個；參數(shù)的類型有時是常量（字符型常量應(yīng)用單引號括起來），也可以是變量名或SPSS的算術(shù)表達式。此外，函數(shù)中如果有多個參數(shù)，各參數(shù)之間要用單字符逗號“,”隔開3.1.1 常用基本概念3. 條件表達式與邏輯表達式通過SPSS的算數(shù)表達式和函數(shù)對所有記錄進行計算時會得到一個結(jié)果，如果僅希望對部分記錄進行計算，則應(yīng)當(dāng)利用SPSS的條件表達式指定對哪些記錄進行計算。根據(jù)實際需要構(gòu)造條件表達式之后，SPSS將對條件表達式進行計算得到一個邏輯常量（真或非真），然后從所有記錄中自動挑出滿足該條件的記錄，

5、然后再對它們進行計算處理在SPSS中條件表達式常用的關(guān)系運算符由以下幾種： = = =(不等于，NE)除了條件表達式外，在SPSS中還會使用到邏輯表達式，其作用和賦值類型均類似于條件表達式，只是會用到以下3個邏輯運算符：& | ，分別表示AND、OR、NOT3.1.2 “計算變量”對話框3.1.2 “計算變量”對話框“目標變量”文本框：用于輸入需要賦值的變量，在輸入變量后，下方的“類型與標簽”按鈕就會變黑，可以在這里對變量進行具體的定義，但在大多數(shù)情況下都是不需要的“候選變量列表” ：位于“目標變量”文本框下方“數(shù)字表達式”文本框 ：用于給目標變量賦值“軟鍵盤” “函數(shù)列表” ：分為“

6、函數(shù)組”列表框、“函數(shù)和特殊變量”和函數(shù)解釋文字文本框 “如果” ：用于對個案篩選條件進行設(shè)定，默認選中“包括所有個案”單選按鈕，入股需要進行個案篩選，則可以更改為“如果個案滿足條件則包括”，然后再下方的表達式文本框中輸入相應(yīng)篩選條件即可3.1.3 案例：年齡變量的分組例3.1：CCSS項目中的受訪者年齡為18-64歲，分析時將其分為18-34、35-54、55-64三組。為了便于使用，年齡變量S3被重新賦值后將會保存為新變量TS3，其取值1、2、3分別代表上述3種情況3.2 已有變量值得分組合并在數(shù)據(jù)分析中，將連續(xù)變量轉(zhuǎn)變?yōu)榈燃壸兞?，或者將分類變量不同的變量等級進行合并是常見的工作，通過變量

7、重編碼可以很好地完成這一類任務(wù)“重新編碼為相同變量”：對原始變量進行直接重編碼，替換原數(shù)值“重新編碼為不同變量”：根據(jù)原始變量的取值生成一個新變量來記錄重編碼結(jié)果上述兩個過程除了輸出目標不同之外，其余功能非常類似3.2.1 對連續(xù)性變量進行分組合并轉(zhuǎn)換重新編碼為不同變量3.2.1 對連續(xù)性變量進行分組合并轉(zhuǎn)換重新編碼為不同變量3.3 連續(xù)性變量的離散化可視離散化過程最優(yōu)離散化過程3.3.1 可視離散化過程可視離散化過程：用于在可視界面下將連續(xù)變量進行分段，在該過程中可以使用百分位數(shù)、標準差范圍或者等間距方式將連續(xù)性變量劃分為若干組段，并采用圖形化操作方式，非常直觀例3.2：將S3年齡變量分為10組，要求等間距3.3.1 可視離散化過程3.3.1 可視離散化過程3.3.2 最優(yōu)離散化過程最優(yōu)離散化過程：當(dāng)模型中的因變量為分類變量時，在分析中往往會對自變量進行離散化（分類化），此時就可以使用該過程。若最終目標是生成預(yù)測模型，則“最優(yōu)離散化”的效果一般會優(yōu)于可視離散化例3.3 利用S3變量對S4學(xué)歷進行預(yù)測建模，要求基于對S3進行最優(yōu)離散化3.4 變量的自動重編碼與數(shù)值移動3.4.