spss第二章 变量计算及转换.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第,2,章 变量计算及转换,2.1 SPSS,内部函数,1,、,SPSS,基本运算,第,2,章 变量计算及转换,2.SPSS,表达式,(1),算术表达式,A+B,(2),关系表达式,AB,(3),逻辑表达式,A,b&C,=6,逻辑运算中优先级的顺序为：最高级为,not,，,其次为,and,，最后为,or,。,3.SPSS,内部函数,(180,个,),(1),算术函数,(2),统计函数,(3),概率函数,2.2,变量计算及其运用,Compute,命令,（,1,）打开数据文件，执行,Transform,Compute,命令,2.2,变量计算及其运用,（,2,）输入计算表达式。,（,3,）定义新变量以及类型。在,Target(,目标）框中定义目,标变量名，,type&label,按钮定义变量类型与标签,2.2,变量计算及其运用,（,4,）条件表达式（,if),在,Compute Variable,对话框中单击,if,按钮，打开,if,Cases,条件对话框,实习：,打开数据文件,“,第二章数据文件,/,变量计算,.,sav,”,选择飞行员时要选择那身高与体重的比值在一定范围内的人员，因此需要计算身高与体重的比例。前提条件是选择身高在,175,185cm,之间的男生即可。,选择所有男生中身高与体重的比值大于,2.5,的观测量，并计算每个学生,8,门成绩总和。,对总成绩进行降序排列。,2.3,设定随机数种子,Transform-Random Number seed(,随机数种子,),命令,打开,Random Number seed,对话框,Set seed to:,每次产生随机数种子之前,选择此选项,Random Seed:,系统默认的选项,2.4,特定变量值计数,(1),执行,Transform-Count,命令,打开,Count Occurrences of Values within Cases,在对话框的,Target Variable,中输入目标变量名，用于保存计数结果。,Target label,框中输入变量名标签。,2.4,特定变量值计数,(2),从源变量中选择准备计数的变量移至,Numeric,栏中,(3),选中,Numeric Variable,框中的变量，单击,Define Values,按钮：打开,Count Values within Cases:Value to Count,对话框,2.4,特定变量值计数,Define Value,(1)Value:,输入要计数的特定的变量值,(2)System-missing:,系统缺损值出现的次数,(3)System-or use-missing:,系统缺损值或用户自定义缺损值出现的次数,(4)Range:through :,针对数值连续可变的数值型变量的计数,(5)Range:Lowest through:,变量值上限,(6)Range:through highest:,变量值下限,2.4,特定变量值计数,（,4,）如果按指定的条件计数，单击,If,按钮，在设置条件,单击,Continue,返回主对话框，单击,OK,执行计数。,实习：,打开数据文件,“,变量计算,.,sav,”,计数观测量中政治课成绩与英语成绩均大于,80,分的同学有哪些同学。,2.5,变量重新赋值,2.5.1,重新赋值给同一个变量,1.,主菜单,Transform,选择,Recode Into Same Variable,old and new value,用这货,Recode-Into Different Variable,2.5,变量重新赋值,2.,选择要进行编码的变量名，送入,Numeric Variable,矩形,3.,通过条件表达式建立参与编码的观测量子集,(1),单击,If,对话框中有两个单选项,Include all cases:,不执行按条件选择观测量,Include If case satisfies condition:,条件式真或假，选择或排除观测量,(2),选择与逻辑表达式有关的变量名,(3),单击数字或逻辑符，进入逻辑表达式框中,(4),选择使用的函数,(5),单击,Continue,返回主对话框2.5,变量重新赋值,4.,单击,Old and New value,弹出对话框,(1),建立变量值与编码的对应关系,Value:,输入原始的变量值,System-missing:,系统缺损值与自定义编码的对应关系,System-or user-missing:,系统缺损值或用户自定义的缺损值与,编码的对应关系,2.5,变量重新赋值,Range:through :,连续取值的变量与编码的对应关系,Range:Lowest,through:,变量值 的上限,Range:through highest:,变量值的下限,All other value:,剩下的尚未指定的变量可以指定为同,一个编码,2),输入原始变量值对应的编码,Value:,原始变量值对应一个具体的编码,System-missing,：原始变量值对应的编码是系统缺损值,(3),单击,Continue,返回主对话框,5.,主对话框中单击,“,OK,”,，执行编码操作,2.5.2,变量重新赋值给新的变量,1.,主菜单,Transform,选择,Recode-Into Different Variable,2.,选择进行编码的变量名，送入,input Variables,output,矩形框,3.,在,Output Variable,输入存放编码的新变量名和标签，点击,change,按钮，,4.,点击,old and new values,按钮,4.,建立变量值与编码的对应关系,5.,单击弹出对话框,(1)Old Value:,原始变量值,(2)New Value,:,始变量值的编码，可以是数值型和字符型变量,(3),如果要将数值型编码成字符型,选,Output variable are string,(4),如果原始变量值无定义,则编码后产生的新变量中自动指定为系统缺损值,(5),如果剩余的原始变量不需要再进行编码,则在,Old Value,选择,All other value,(6),若选,Convert numeric string to numbers,中选项，则可将字符型转换为数值型,(7),可以同时对多个变量值进行编码,5.,通过条件表达式建立参与编码的观测量子集,6.,单击,OK,执行编码,实习：,打开数据文件,“,变量重新赋值与求秩,.,sav,”,1.,将统计学成绩,“,stat,”,重新赋值：小于,59,赋值为,1,，,60,69,赋值为,2,，,70,79,赋值为,3,，,80,89,赋值为,4,，大于,90,分的赋值为,5,。,2.,大于,59,分小于,80,分的取原值，其余值定义为缺失值,2.6,连续变量离散化,(1),执行,Transform-Categorize,命令，打开,Categorize,对话框,(2),从源变量列表中选择一个或几个连续的变量移入,Create Categorize,，在,Number of Categorize,输入整数,2.6,连续变量离散化,实习：连续变量离散化,打开数据文件,“,变量计算,.,sav,”,将所有观测量按照身高分成等比例的四组。,统计四组不同身高同学的平均身高，请在同一张表格中输出平均身高的值以便于比较。,2.7,观测量求秩,1.,执行,Transform,-Rank cases,观测量求秩主对话框,2.,选择要排秩的变量名，送入,Variables,变量框,(1),参与排秩的变量必须为数值型变量,(2),可以同时对多个变量排秩,3.,分组独立进行排秩，单击分组变量名，送入,By,框中,选择排秩的方向：,Assign Rank 1 to,5.,在,Display summary table,选项，则在日志文件中添加一个有关原始变量名排秩产生的新变量及变量标签的列表,6.,排秩的类型，单击,Rank Type,2.7,观测量求秩,(1)Rank:,普通秩,(2)Savage score:,基于指数分布规律计算出的一种秩,(3)Fractional rank:,分数形式的秩,(4)Fractional rank as%:,百分比形式的秩,(5)Sum of weights:,加权观测量的总和,(6)Ntiles:,按百分比进行分组,结的处理方式选择：,Ties,(1)Mean:,出现同秩变量时，新变量的值取平均值,(2)Low:,出现同秩变量时，新变量的值取最小值,(3)High:,出现同秩变量时，新变量的值取最大值,(4)Sequential ranks to value:,出现同秩变量时，新变量连续取值,ties,8.,单击,OK,，执行给变量排秩的操作,Mean,Low,High,Sequential ranks to unique values,90,1,1,1,1,1,80,2,3,2,4,2,80,3,3,2,4,2,80,4,3,2,4,2,70,5,5,5,5,3,2.7,观测量求秩,一、打开数据文件,“,变量重新赋值与求秩,.,sav,”,1.,对统计成绩求秩，结的处理方式分别选择四种,mean,，,low,，,high,，,sequential ranks to unique values,，比较其差异。,二、打开数据文件,“,变量计算,.,sav,”,1.,对所有学生的总成绩进行按降序求秩。,2.,对学生的总成绩分班级排列名次。,1.,打开数据文件,“,机械厂数据文件,.,sav,”,公司财务规定，工资按照下列原则发放,（,1,）出勤满,22,天或以上者，按照,“,日基本工资,*出勤天数工龄*,1.8,应扣水电费,”,计算，,其中,应扣水电费：,工龄小于,10,年的工人为,50,元，工龄在,11,15,年的为,45,元，工龄在,16,年以上的为,40,元。,（2,）出勤,15,21,天的按照,“,日基本工资,*出勤天数工龄*,1.2,应扣水电费,”,计算,（,3,）出勤,14,天及以下的按照,“,日基本工资,*出勤天数工龄应扣水电费,”,计算。,（,4,）计算不同车间工人的月实发工资的平均值与总量。,并将平均工资与总工资分别按照在一张表格与分车间的形式分别输出。,综合实习,下面是一份关于垃圾分类现状的调查，请根据调查问卷建立一个数据文件，然后做后面的练习。,1,您对将垃圾分类回收的收益与作用了解吗？,A,非常了解,B,比较了解,C,一般,D,比较不了解,E,非常不了解,2,您认为垃圾分类回收有必要吗？,A,非常有必要,B,有必要,C,一般,D,没必要,E,非常没有必要,3,您对可回收，不可回收物品了解吗？,A,非常了解,B,比较了解,C,一般,D,比较不了解,E,非常不了解,4,您是否会将垃圾分类投放？,A,每次都会,B,经常会,C,偶尔会,D,从不,5,是否接受过垃圾分类知识的宣传或教育？,A,经常,B,有时,C,偶尔,D,从来没有,6,是否会自己尝试搜集并学习有关垃圾分类的知识？,A,会,B,看情况,C,不会,D,无,7,您认为影响你将垃圾分类投放的因素是？,A,我认为没有必要将垃圾分类,B,不方便，垃圾分类标准不明确,C,找不到分类垃圾箱,D,对分类垃圾箱的标记不理解,E,没有这方面的规定,F,其他,8,您认为影响垃圾分类深入人心的最重要的因素是什么,?,A,环保意识差,B,生活习惯,C,国家相关法律法规不健全,D,别人也是乱投垃圾,E,其它,_,9,您认为能促使您将垃圾分类投放的因素是？,A,环保意识,B,生活习惯,C,国家相关法律法规,D,别人是否乱投垃圾,E,其它,_,10,您在平时生活中经常见到分类垃圾筒吗,?(,若选,D,则直接跳到第,12,题,),A,经常见,到处都是,B,一般,C,很少见到,D,从来没见过,11,您认为分类垃圾筒上的分类标记容易理解吗,?,A,非常容易理解,B,比较容易理解,C,一般,D,比较不容易理解,E,非常不理解,12,您对现在投入使用的分类垃圾箱满意吗？,A,非常满意,B,比较满意,C,一般,D,比较不满意,E,非常不满意,一、在学号变量的后面加入下面两个新的变量，,13.,您的性别,A,男性,B,女性,14.,您的出生地区：,A,省会城市,B,地级市,C,小城镇,D,农村,二、到网络课堂的电子课间处下载,“,垃圾分类,”,文件夹，把自己回答问卷的信息以一个观测量的形式录入到,“,垃圾分类调查,.,sav,”,数据文件中，并以学号为文件名保存起来，发送到网络课堂的作业“垃圾分类综合练习”中。进入网络课堂,主题,垃圾分类综合练习第二步，下载其他同学输入的信息，并将其他同学的信息合并到你的数据文件中，至少合并,10,个观测量。,三、到网络课堂下载,“,垃圾分类,2,”,文件夹，打开,“,综合垃圾分 类调查,”,数据文件，做如下操作：,1.,按照性别与对垃圾分类回收的必要性两个变量进行降序排列。,2.,按照地区对数据文件进行拆分，并统计不同地区学生对垃圾分类处理必要性的认识状况（求均值，然后比较区别）。,3.,统计城乡学生对垃圾分类处理必要性的认识状况（求均值，然后比较区别）。,4.,选择每次都会或经常会把垃圾分类投放的学生，分析其对垃圾分类处理必要性的认识状况（求均值，然后比较区别）。,