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文档简介
SPSS26.0
统计分析
——在心理学与教育学中的应用2026/10/30第二章数据编辑与数据整理
第二章数据编辑与整理2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.1数据编辑由【编辑】菜单命令,弹出子菜单。1、插入变量(InsertVariable)
在数据编辑窗口选定要插入变量位置的后一个变量,从菜单中选择【编辑】→【插入变量】,数据编辑窗口产生一个新的变量列。新变量的名称是系统默认的名称,如果需要修改变量名称,需要进入变量视图窗口进行修改。10/30/20262、插入个案(InsertCase)
在数据编辑窗口选定要插入个案位置的后一个个案,从菜单中选择【编辑】→【插入个案】菜单命令。数据编辑窗口产生一个新的个案行。10/30/2026
10/30/20263、选项:从菜单中选择【编辑】→【选项】,点击【语言】。由此可以实现不同语言的切换。第二章数据编辑与整理2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.2数据整理:排序个案
由【数据】菜单命令,弹出子菜单对个案按照某一变量或多个变量的顺序进行排序案例:以“考试成绩.sav”文件为例,从菜单中选择【数据】→【个案排序】菜单命令,弹出“个案排序”对话框。2.2数据整理:排序个案排序依据:选择排序变量。排列顺序:
升序。数值型变量由小到大排列,字符型变量按ABCD字母顺序排列。系统默认项。
降序。数值型变量由大到小排列,字符型变量按ZYX字母顺序由后向前排列。第二章数据编辑与整理2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.3数据整理:转置
有时用户需要将数据管理器中原先按行(列)方向排列的数据转换成按列(行)方向排列的数据。案例:打开数据文件“七个评委.sav”从菜单中选择【数据】→【转置】菜单命令,弹出“转置”对话框。产生的新数据会在第1列出现一个CASE_LBL新变量,用于放置原来数值的变量名。若要将数据再转换回原来的排列方式,方法与上述过程相同。第二章数据编辑与整理
2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.4数据整理:合并文件文件合并的目的是,将其他数据文件的个案(变量)添加到当前文件中,合并后新数据的个案(变量)应该为两文件之和。分为两种形式:添加个案、添加变量。
2.4.1添加个案添加个案,即将其他数据文件的个案添加到当前文件中。
应用情境包括:(1)多个合作者输入问卷数据汇总,或多个合作单位的数据进行汇总,这时需要并成一个总的文件。注意:多个合作者输入时,需要统一约定变量定义规则和输入规则,并指定其中一个合作者定义变量和建立数据文件模板。(2)不同部门、不同学院的数据汇总到上一级部门。案例:将“数据文件1.sav”与“数据文件2.sav”合并为例,其基本操作如下:第1步:先打开“数据文件1.sav”。从菜单选择【数据】→【合并文件】→【添加个案】菜单命令。如下图第2步:选定单选框“⊙外部SPSSStatistics数据文件”,点击【浏览】按钮,选择需要合并的文件“数据2.sav”后,点击【继续】按钮。弹出“添加个案”对话框,如下图。
非成对变量:这个列表框下显示两个数据文件中变量名及变量类型不完全相同的变量,即不能完全匹配的变量。如果两个文件变量完全相同,那么该列表框下面将没有变量。第3步:完成有关设置,点击【确定】按钮。
在文件添加后,原来的数据集窗口顶栏的文件名称前面会出现*标识,如下图所示。在SPSS中,只要数据出现变化,都会出现*标识。点击【保存】按钮后,“*”将消失。2.4.2添加变量
将其他文件的变量及其数据添加到当前文件中。适用范围:(1)在一次研究中对同一批被试进行了多份测验、或进行了多次实验,获得了该批被试的多份测量数据;或者数据输入时不同的合作者输入了不同的变量。(2)不同部门的数据合并。例如教务处的学生成绩,与学工处的学生信息合并。案例:将“横向文件1.sav”与“横向文件2.sav”合并。第1步:先打开“横向文件1.sav”。从菜单选择【数据】→【合并文件】→【添加变量】菜单命令。第2步:选定单选框“
⊙外部SPSSStatistics数据文件”,点击【浏览】按钮,选择需要合并的文件“横向文件2.sav”后,点击【继续】按钮。弹出对话框。
第3步:在本例中,在“合并方法”选项卡中,选中选项“基于键值的一对一合并”,然后再选中“在合并前按键值对文件进行排序”。第4步:在“变量”选项卡中,在“键变量”框中只保留“id”,将其他变量移入到“排除的变量”框中。(“键”的意思是关键。)
注意:在合并的这两个文件中,关键变量不能有缺失值,也不能有数值对应不一致的情况,否则合并时会出现报错。第5步:完成有关设置,点击【确定】按钮,就将以上文件合并添加,所有的变量及其数据都会添加到新的数据集中,并排列在原数据集的变量的右侧。
在文件添加后,原来的数据集窗口顶栏的文件名称前面会出现“*”标识。点击【保存】按钮后,“*”将消失。第二章数据编辑与整理
2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.5数据整理:分类汇总用户还可对数据管理器中的数据按指定变量的数值进行归类分组汇总,汇总的形式多种多样。
案例:打开“心理健康调查数据.sav”,按变量民族、性别进行汇总计算智力测验分数的平均分。
从菜单选择【数据】→【汇总】菜单命令。
选“性别”、“民族”变量进入“分界变量”列表框,选择“智力分数”进入变量摘要列表框。要把“智力分数”进行平均值汇总,系统默认的是平均值MEAN汇总。如果需要选择总和、标准差以及其他函数,可以点击【函数】按钮,弹出“汇总数据:汇总函数”对话框,选择相对应的函数。在主对话框中,选择复选框“
个案数”;在“保存”列表框中,选择“
创建只包含汇总变量的新数据集”,需要输入名称“智力分数平均值汇总”;再点击【确定】按钮。结果如图所示,在一个新的窗口展示了新的数据集。
如果在“保存”列表框中,选中“
创建只包含汇总变量的新数据文件”单选按钮,则【文件】按钮被激活。点击按钮,用于定义具体数据文件名和选择保存路径。默认文件名为“AGGR.sav”。操作练习:如果要将这个文件里的英语成绩按性别和民族进行分类汇总,该怎么做?第二章数据编辑与整理
2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.6数据整理:拆分文件在进行数据处理时,有时需要将某些分类变量进行分组分析。例如对男女的情况,或者独生子女、非独生子女分别单独分析,此时就需要通过拆分文件来实现。注意:这里拆分文件是指,从逻辑上分为多个类,将数据分析的结果分类显示。并不是拆分为多个文件来保存。案例:打开“数学成绩.sav”对“数学”变量进行描述统计分析。
【分析】→【描述统计】→【描述】,选择“数学”变量作为分析变量,点击【确定】,如下:
10/30/2026然后从菜单选择【数据】→【拆分文件】菜单命令,弹出“拆分文件”对话框,如下图:分析所有个案,不创建组:分析所有观测对象,不进行拆分。系统默认选这项。比较组:根据分类变量进行拆分。选中此项后,“分组方式”被激活。
按组来组织输出:根据分类变量进行拆分(最多可选择8个分类变量)。选择此项后,输出的方式按每一种不同的类组合给出一个完整的结果。而“比较组”选项则是在每一过程的输出时显示所有不同的分类组合。一般情况下,选择“⊙按组来组织输出”就可以。在“分组依据”列表框下面还有两个单选按钮:按分组变量进行文件排序:按分组变量值将个案由小到大升序排列,然后再拆分文件。系统默认。文件已经排序:若文件已经分类排序,选此项。按性别分组后,对“数学”变量再进行描述统计分析,【分析】→【描述统计】→【描述】,选择“数学”变量作为分析变量,点击【确定】,如下:
拆分后的结果:对比拆分前、后的情况。然后,我们在拆分时选“比较组”,再做一次,看看会有什么效果。然后,可以取消拆分,再做一次。
取消拆分的结果:第二章数据编辑与整理
2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.7数据整理:选择个案在数据分析时,有时可能只对某些个案进行分析。此时就需要选择个案。例如,在分析艾森克问卷时,只对L量表分数小于18的个案数据进行分析。2.7数据整理:选择个案案例:打开文件“心理健康调查数据.sav”,从菜单选择【数据】→【选择个案】菜单命令,弹出“选择个案”对话框,如下图。图中有五种选择方式,解释如下:①
全部个案:系统默认。②如果条件满足:选择此项后,【如果】按钮被激活,单击该按钮,弹出条件设置对话框。本例设置“情商分数>70”,如下图所示。③随机个案样本:随机抽取一定比例的观测个案。④基于时间或个案范围:按个案编号抽取个案。设置观测个案的起始个案号,缺省为第1个个案号开始;设置结束个案号。
⑤使用过滤变量:用过滤变量选取个案。过滤变量值大于0的个案将被选取。输出:选取的、或未被选取个案的处理方式过滤未选定的个案:未被选取的个案保留在文件中,未被选中的个案其编号内标有对角斜线,其过滤变量filter_$赋值为0。系统默认该选项。将选定个案复制到新数据集:将被选取的个案复制、并新建一个数据集。删除未选定个案:将未被选取的个案从文件中删除。个案选择后:第二章数据编辑与整理
2.1数据编辑
2.2数据整理:排序个案
2.3数据整理:转置
2.4数据整理:合并文件
2.5数据整理:分类汇总
2.6数据整理:拆分文件
2.7数据整理:选择个案
2.8数据整理:加权个案2.8数据整理:加权个案在计算的过程中需要利用变量对数据进行加权处理时采用。例如在后面的交叉表分析(列联表分析),计数变量的卡方检验时,需要对人数、数量进行加权;计算加权平均数时,也需要对数据进行加权。如果不做加权操作,系统默认为一行就是一个个案。案例:数据文件“某一同学的课程分数.sav”从菜单选择【数据】
【个案加权】,打开个案加权的对话框。选择“
个案加权依据”,将“课程权重”变量选择到右边。点击【确定】按钮,完成加权设置。此时,再计算该同学的所有课程成绩的加权总平均分。点击菜单命令【分析】→【描述统计】→【描述】。在【描述统计】对话框中选择“课程成绩”变量作为分析变量,点击【确定】,可以得到如下取消加权取消对“课程权重”变量的加权,将“课程权重”变量选择到左边;并选择“
不对个案加权”。再次计算该同学的课程成绩的总平均分,得到如下结果:选择加权变量的注意事项
可以加权的变量一般在含义上表达为人数、次数、频数、数量、比例、权重、占比等。加权变量为分数、小数时,加权的作用也是有效的。加权变量中含有零、负数或缺失值的观测量将被排除在分析之外。一旦对数据进行了加权处理,那么在该数据文件以后的分析中加权处理一直有效,直到取消加权变量(即关闭加权处理)
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