spss变量计算及转换课件.pptx

1、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 Ab&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TransformCompute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

2、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：n打开数据文件“第二章数据文件/变量计算.sav”n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175185cm之间的男生即可。n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。n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

3、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

4、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：n打开数据文件“变量计算.s

5、av”n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 Variable2.5 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 n Include all cases: 不执行按条件选择观测量n Include If case satisfies

6、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nValue: 输入原始的变量值nSystem-missing: 系统缺损值与自定义编码的对应关系nSystem-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nRange: through : 连续取值的变量与编码的对应关系nRange:

7、Lowest through : 变量值 的上限nRange: through highest: 变量值的下限nAll 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nValue: 原始变量值对应一个具体的编码nSystem-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 Variable2.选择进行编码的变量名，送入input Variablesoutp

8、ut 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

9、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：n打开数据文件“变量重新赋值与求秩.sav”n1.将统计学成绩“stat”重新赋值：小于59赋值为1，6069赋值为2，7079赋值为3，8089赋值为4，大于90分的赋值为5。n2.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

10、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n打开数据文件“变量计算.sav”n将所有观测量按照身高分成等比例的四组。n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 su

11、mmary 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 Type2.7 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

12、: 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ties8.单击OK，执行给变量排秩的操作 MeanLowHighSequential ranks to unique values90111118023242803324280432427055553 2.7 观测量求秩一、打开数据文件“变量重新赋值与求秩.sav”n1.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”n1.对所

13、有学生的总成绩进行按降序求秩。n2.对学生的总成绩分班级排列名次。n1.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：应扣水电费：工龄小于10年的工人为50元，工龄在1115年的为45元，工龄在16年以上的为40元。（2）出勤1521天的按照“日基本工资日基本工资*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

14、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。 n1您对将垃圾分类回收的收益与作用了解吗？n 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n 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n 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n 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

15、关垃圾分类的知识？ A会 B看情况 C不会 D无 n 7您认为影响你将垃圾分类投放的因素是？ n 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n8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_n9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_n10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

16、C 很少见到 D 从来没见过n11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n12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）。