第十章 统计检验的数据准备

第十章统计检验的数据准备第一节资料的量化和录入第二节资料的初步整理第三节利用SPSS进行描述统计

提纲第一节资料的量化和录入资料的量化资料的编码

编码的关键环节是类别化（categorization）和制订编码框架（codingframe）。类别化过程应当遵循

目的性（类别基于研究问题和目的）、

完备性（类别无遗漏，能涵盖所有可能反应）、

互斥性（任意反应能够且仅能分配到一个类别）

单维性（各类别处在同一维度或水平上）等原则第一节资料的量化和录入资料的量化资料的编码

编码的关键环节是类别化（categorization）和制订编码框架（codingframe）。

编码框架亦称分类框架（classificationframe），通常是包括所有问题的所有可能回答和相应的代码的表格，研究者可依此对所收集的资料进行编码。通常，编码框架和编码说明一起组成编码簿（codebook）第一节资料的量化和录入资料的量化几种常见的资料编码方式

封闭式题目编码：这种题目的答案通常只包含有限个确定的类别，比较易于编码，只需注意各答案和编码的内在逻辑顺序即可内容分析编码：内容分析法（contentanalysismethod）是收集和分析文本中专项内容（包括语词、意义、画面、符号、概念、主题等）的技术第一节资料的量化和录入资料的量化资料的分类

资料的分类指将实验或调查中收集的数据信息按照某个框架或标准划分成方便电脑进行分析处理的不同类型，是资料编码、量化的自然结果。

决定资料类别的主要标准是变量的测量尺度（measurementscale），或称为变量的测量水平、测量等级等。（详见第一章）

第一节资料的量化和录入

2.资料的录入SPSS操作界面简介

第一节资料的量化和录入第一节资料的量化和录入

2.资料的录入直接录入数据和打开数据文件

直接在数据窗口输入数据采用数据文件直接导入或其他方式录入数据

第一节资料的量化和录入

2.资料的录入使用文本导入向导读入文本文件针对后缀名为.txt或.dat的文选择菜单“文件”=>“打开”=>“数据”可以直接读取纯文本文件，并进入文本导入向导。

第一节资料的量化和录入

2.资料的录入数据库查询转录

第二节资料的初步整理

1.数据的排序和选择记录排序和异常值筛选打开数据文件data10-1.sav，选择菜单“数据”=>“排序个案”，打开“排序个案”对话框第二节资料的初步整理

1.数据的排序和选择记录的选择第二节资料的初步整理2.数据的排秩和重编码变量排秩（变量排秩即对连续型变量按照取值大小求秩，并建立一个新变量保存。）变量重编码（重新编码常用于变量的“降阶”处理，即将高量尺变量转化为低量尺变量。）第二节资料的初步整理

3.数据的其他转换直接定义一个新常量的值定义新变量为某些已有变量的函数定义条件运算，即在“如果”中设定条件，赋值给符合条件的记录“加权个案”可用于对变量进行加权4.数据的合并、拆分与重构数据合并合并文件以当前数据文件为基础，增加新记录行或增加新变量列。增加新记录行时，调用“合并文件”=>“添加个案”，选择要合并的文件。第二节、资料的初步整理4.数据的合并、拆分与重构数据拆分在同一个数据文件中按某个条件对数据进行分组分析，如区分不同性别被试的测验分数，这种拆分在后续数据分析中一直有效直到取消或更改拆分设置。第二节、资料的初步整理4.数据的合并、拆分与重构数据转置与重构

对数据集进行转置（如将原来的变量视为记录对不同变量在同一记录上的特征进行分析），需要用到“数据”菜单中的“转置”命令。第二节、资料的初步整理5.数据的其他整理方式数据汇总缺失值替代数据管理

第二节、资料的初步整理第三节、利用SPSS进行描述统计编制次数分布和计算统计量次数分布（frequencydistribution）即变量各取值或取值范围出现频次的汇总，是描述统计中最常用的方法。第三节、利用SPSS进行描述统计2.多变量分组数据汇总“报告”菜单包括“代码本”“OLAP立方”“个案汇总”“按行汇总”“按列汇总”五个子菜单，主要可以对等距尺度的观测指标在分组变量（自变量）各水平或水平组合上的取值进行描述统计，还可以报表形式输出符合研究者特定要求的记录。第三节、利用SPSS进行描述统计相关度量计算

相关系数的含义及相关类型相关系数（correlationcoefficient）作为样本统计量常用r表示，作为总体参数用ρ表示，其取值在区间［-1，1］内。1. 皮尔逊相关和斯皮尔曼等级相关2. 其他等级相关度量3. 质量相关（二列相关、点二列相关）4. 品质相关第三节、利用SPSS进行描述统计相关度量计算

相关度量的SPSS