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1、1.多重二分法（Multiple Dichotomy Method） 所谓多重二分法，是在编码的时候，对应每一个选项都要定义一个变量，有几个选项就有几个变量，这些变量均为二分类，他们各自代表对一个选项的选择结果。P16 H3b 2.多重分类法（Multiple Category Method） 多重分类法，也是利用多个变量对一个多选题的答案进行定义，应该用多少个变量，由被访者实际可能给出的最多答案数而定。P16 H4,(二)多选题的录入,完成多响应问题分析的菜单,返回,定义多响应变量集的对话框,返回,练习 以江苏女性工作状况数据库为例,返回,F10“您是否有自己名下的下列财产”？ G3B 您有
2、病不看医生的原因？,多响应变量集的频数分布分析对话框,返回,多响应二分变量集的频数分布实例输1,返回,第二章 数据管理,在数据文件建立好之后，还需要对数据进行必要的加工处理。对同一个数据往往需要从各种不同的侧面进行研究，采取多种统计方法进行分析，而不同的统计方法对数据文件结构的要求不尽相同，这就需要对数据文件的结构进行重新调整或转换，以便适合于相同的统计方法。,数据管理,文件级别的数据管理 变量级别的数据管理,第一节 文件级别的数据管理,SPSS中的Data菜单提供了文件级别的数据管理，可以对整个数据文件进行加工整理。,Insert Variable：插入变量 Insert Cases：插入记
3、录,简单命令,一、Sort Cases：记录排序 二、Split File：记录拆分 三、Select Cases：记录筛选 四、文件合并过程（Merge Files）,常用的简单过程（使用频繁，必须掌握）,Add Cases：纵向合并 Add Variable ：横向合并,五、Identify Duplicate Cases：查找重复记录,单变量排序：SPSS提供了一种简易操作方法， 即在数据表格的变量名处单击右键，弹出右图 多变量排序：使用Sort Cases过程来进行，查看详情,一、记录排序,记录排序,选中District ，选择升序选钮（默认），将District选入Sort by 框
4、,选中Region，选择降序选钮，将Region选入Sort by 框,记录排序,注意： 在多重排序中，指定排序变量名的次序很关键，首先按照第一个变量排序，对于与第一个变量取值相同的记录考虑按第二个变量排序 排序后，原来记录数据的排序将被打乱，对于时间序列数据，若未存放有记录标志的变量，应注意保存原数据的排列顺序，以免数据混乱,记录排序,练习：,一、以妇女地位数据库为例 按照性别为第一排序变量，降序 id为第二排序变量，升序,二、记录拆分,1.选中此框不拆分文件,2.按所选变量拆分文件，各组分析结果放在一起便于比较,3.按所选变量拆分文件，各组分析结果单独放置,4.用于选择拆分数据文件的变量,
5、5.要求将数据按所用拆分变量排序,6.数据集很大，且拆分变量已排序，选此可节省运行时间,1,2,3,4,5,6,记录拆分,练习2,以女性生活方式库为例: 1.把库拆分为女性和男性。 2.把库拆分为城镇和农村。,三、记录筛选,1,2,3,4,5,1.分析所有记录,2.分析满足条件的记录， 按If按钮设定筛选条件,3.从原数据中按某种条件抽样，按Sample进行设定,4.基于时间或记录序号选择记录，按Range进行设定,5.使用筛选指示变量选择记录，非0值的记录被选中,6.未选中的记录被隔离,7.未选中的记录被删除,6,7,三、记录筛选,记录筛选,练习3,以妇女地位库为例， 1.分别筛选出农村女、
6、农村男样本。 2.筛选出文盲或半文盲。,四、文件纵向合并,*：当前数据集中的变量 +：新添加数据集中的变量,左框：新、老数据文件中不匹配的变量名,右框：已匹配的变量名，选择完成后单击OK即可,Add Cases：纵向合并，从外部数据文件中增加记录到当前数 据文件中，相互合并的数据文件中应该有相同的变量。,文件纵向合并,文件横向合并,1. 未被纳入的变量列 2. 被纳入合并后新数据集的变量列表 3. 记录匹配使用的关键变量,Add Variables：横向合并，从外部数据文件增加变量到当 前数据文件，两个数据集要有一个一一对应的关键变量进 行匹配合并，且记录应按关键变量升序后再合并。,1,2,3
7、,文件横向合并,练习4,1.先把生命观数据库复制2份 2.把其中一个数据库删除所有C变量 3.把另一个数据库删除得只剩下C变量 4.把两库合并,五、查找重复记录,希望查找重复值的变量,重复记录按该变量的取值排序,设定第一个还是最后一个重复记录为主记录,查找重复记录,PrimaryLast0表示相应的记录为重复记录,查找重复记录,练习5,1.把记录复制 2.随机插入数据库中 3.运行查找重复记录,第二节 变量级别的数据管理（1）,SPSS中的Transform菜单提供了变量级别的数据管理，可以对变量进行操作。,一、计算新变量（Compute）：最常用,Recode：对变量值进行分组合并 Coun
8、t：表示某个变量的取值中是否出现某个值，或 某个区间,二、变量转换,第二节 变量级别的数据管理,例1 以生活方式数据库为例，计算女性的休闲活动时间。,计算新变量,筛选变量变量,输入条件表达式,女性为A1=2,筛选变量,计算新变量,也可输入函数表达式,选择函数,练习6,1.计算总库中女性的总收入。 2.将所取得的收入取对数,1.分组功能,Recode功能的运用,新变量名 age1,选入原变量total,三种Range的设置，所有的范围均包含了端点，而前面设定的变换会优于后面的变换，因此应该将大于等于10000元最先设定，而将小于5000元最后设定。,如城镇的转换 1.把城镇、县城和市合并为一类,
9、变量值分组,例 对学历的分组：良好教育与非良好教育,务必选上该项,变量值分组合并,例4 仍以数据fee.sav为例，查看变量total中是否出现值6890。,三、查看特定变量值,查看特定变量值,查看特定变量值,查看特定变量值,查看特定变量值,例5 仍以数据fee.sav为例，根据城市分组计算住院总费用的 秩次。,变量编秩,变量编秩,用于定义秩次类型，默认为rank（秩分数）,变量编秩,用于定义对相同值观测量的处理方式 默认值为取平均秩次。,变量编秩,变量编秩,将字符变量转换为数值变量,例6 仍以数据fee.sav为例，将字符型变量city转化成数值变量newcity。,将字符变量转换为数值变量,新变量名,将字符变量转换为数值变量,将字符变量转换为数值变量,
