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1、第 3 章 数据的转换在数据分析过程中，有时需要根据统计分析的需要对原始数据进行转换，生成 新的变量或进行重新编码等。可通过 Transform （转换）菜单项来完成。3.1 数据的运算有算术运算、关系运算以及逻辑运算，常用的运算为算术运算。1、算术运算 在进行数据统计分析时，有时需要根据原始数据生成新的目标变量。例如，根 据工资、奖金项求总工资，或对变量进行加（ +）、减（ -）、乘（ *）、除（ /）、乘方 （幂）（*）运算，如求每人总工资，操作步骤：（1）单击Transform（转换）菜单中的Compute（计算）子菜单，弹出Compute Variable 计算变量）对话框，如图 3.
2、1。图 3.1 计算对话框（2）首先在Target Variable （目标变量）中输入一个保存计算结果的变量，这个变量可以是数据管理器中原有的变量，也可以是欲生成的新变量，如X9（总工资）, 然后单击Type & Label （类型和标签）按钮，定义生成数据的类型（默认为数值型） 及为变量加上标签（总工资），如图3.2,单击Continue（继续）返回主对话框。在Numeric Expression （数值表达式）框中根据系统提供的计算器键入计算公式，x7+x8即x9=x7+x8 。（3） 如果要对符合条件的观测值进行计算，可单击If.（如果）按钮，弹出 Compute Variable:I
3、f Cases （案例条件）对话框，可选择 Include if case satisfiescondition（ 包含满足下列条件 ） 并在文本框中输入计算条件，如只对男职工进行计 算，输入条件为“ X3=l ”，默认为包含所有观测值（Include all cases ）,这里选择默 认，单击Continue （继续）按钮。图3.3 选择计算条件（4）单击确定（OK）则可看到计算结果，图 3.4 计算结果有图可见自动生成了另一变量X9 （总工资），其中为每一职工的工资与奖金之 和，为了显示编号、姓名、总工资项可使用Pinging（固定）命令。2、关系运算与逻辑运算关系运算是用于两个同类型数
4、据进行比较。运算结果是一数值 0 或 1，即 .T.（真）或.F.（假）。关系运算符有 （大于）、= （大于或者等于（不小于）、 =（等于）、 =（不等于）。如通过计算命令产生另一变量X10,在Numeric Expression （数值表达式）框输 入X3=1。则X3 （性别）为1 （男）的职工X10为1,否则为0。逻辑运算符是将两个关系运算连接起来进行的运算， 运算结果是一数值 0或1， 即.T.或.F.。逻辑运算符有与（&）、或（）。如通过计算命令产生另一变量X11， 在Numeric Expression （数值表达式）框输入X3=1 &X7300。则X3 （性别）为1 （男） 且X7
5、 （基本工资）大于300的职工X11为1,否则为0。3、函数 函数是系统提供的为了完成某种特定功能的一种特殊计算,如对不符合正态分 布的数据可使用对数函数,生成新变量。然后对新变量再进行分析,系统提供了 100 多种函数，在图3.3的Functions （函数）列表框内，用户可根据需要使用；函数的自 变量可以是常数，也可以是变量，如LglO （X7）或表达式如lgl0（l+2）,函数（函数 嵌套）或lg10（lg10（3）。在函数列表框中，鼠标指向该函数后单击鼠标右键，会得 到函数的格式、功能说明。如产生另一变量 Xl2=lgl0（x7）。1 ）算术函数（ Arithmetic Functio
6、ns ）SPSS的算术数函数都是数值型函数，共计有13个算术函数。设numexpr表示 自变量，它可以是数值或者数值表达式。函数函数值及自变量取值范围ABS (numexpr)numexpr的绝对值，numexpr取值为任意实数SIN(numexpr)numexpr的正弦值，numexpr为任意实数（弧度）COS (numexpr)numexpr的余弦值，numexpr为任意实数（弧度）EXP (numexpr)e 的 numexpr 次幕，numexpr 为任意实数LN10 (numexpr)numexpr的以10为底的对数，numexpr0LN (numexpr)numexpr的e为底的对
7、数,即自然对数，numexpr0ARSIN (numexpr)numexpr的反正弦值（弧度），| numexpr1ARTAN (numexpr)numexpr的反余弦值（弧度），| numexpr0TRUNC (numexpr)numexpr的截尾整数MOD (numexpr,modulus)numexpr 除以 modulus 的后余数，modulus 工02）统计函数（ Statistical Function ） 统计函数即数理统计中的统计量， SPSS 中主要有 10种统计函数。函数函数值及自变量取值范围CFVAR (numexpr,numexpr, .)N（2）个数值型变量的变异系
8、数，等于标准差除以 均值的商LAG(variable)数值型或字符型函数，称为延迟函数，返回数据文 件中前一个观测量的变量值，对第一个观测量返回 缺失值（数值型变量）或空格（字符型变量）LAG(variable,ncases)与LAG （vaiable ）意义相同返回数据文件中前一个 观测量的变量值，对第一个观测量返回缺失值（数 值型变量）或空格（字符型变量）MAX(value,value, .)返回n（2）个数值型自变量的有效值中的最大值MEAN(numexpr,numexpr, .)返回n（2）个数值型自变量的有效值的算术平均数MIN(value,value, .)返回n（2）个数值型自变
9、量的有效值中的最小值NVALID(variable，.)返回n（1）个数值型变量中有效值（非缺失值）的 个数SD(numexpr,numexpr, .)返回n（2）个数值型变量有效值的标准差SUM(numexpr,numexpr, .)返回n2个数值型变量有效值的累加和VARIANCE(numexpr,numexpr, .返回（n2 ）个数值型变量有效值的方差3）累积分布函数分布函数分布名称函数值及自变量取值范围CDF.BERNOULLI(quant.prob)*贝努里分布0prob1CDF.BETA(quant,shapel,shape2)B（贝塔）分布形状参数shapel.shape2皆大
10、于0CDF.BINOM(quant,n,prob)*二项分布参数n为大于或等于1的是整数，0prob1CDF.BVNOR(qusnt1,quant2,corr)标准二元 正态分布Corr为相关系数，0Wcorr0CDF.CHISQ(quant,df)X2分布Df为自由度，df0CDF.EXP(quant,shape)*指数分布参数shape、比例参数scale皆大干0CDF.F(quant,df1,df2)F分布Df1，df2分别为第一和第二自由度CDF.GAMMA(quant,shape,scale)F分布形状参数shape、比例参数scale皆 大于0CDF.GEOM(quantprob)
11、*几何分布参数 0prob0CDF.LOGISTIC(quant,mean,scale)逻辑斯蒂分布参数mean为任意实数，scale0CDF.LNORMAL(quantab)对数正态分布参数a为任意实数，b0CDF.NEGBIN(quant,thresh,prob)*负二项分布参数thresh为正整数，0prob0CDF.PARETO(quant,threshold,shape)巴列特分布参数 threshold,shape 皆大干 0CDF.POISSON(quant,mean)*泊松分布参数mean0CDF.SMOD(quant,a,b)学生化最大模 分布参数a1,b为自由度CDF.SR
12、ANGE(quant,a,b)学生化极差统 计量分布参数a1,b为自由度CDF.T(quant,df)$仃udent t分布Df为自由度，df0CDF.UNIFORM(quant,min,max)均匀分布Min0NCDF.BETA(quant,shape1,shape2,nc)非中心x2分布Shapel1,shape2为形状参数，nc为非 中心参数NCDF.CHISQ(quant,df,nc)非中心B分布Df为自由度，nc为非中心参数，nc0NCDF.F(quant,df1,df2,nc)非中心F分布Df1,df2分别为第一和第二自由度， nc为非中心参数NCDF.T(quant,df,nc)
13、非中心t分布Df为自由度，nc为非中心参数例 3.1 某地钩虫感染率为 13% ，随机抽查当地 150 人，其中感染 2 例的概率有多大，至多 2 名感染的概率为多大？，至少感染 2 名的概率为多大。可用函数CDF.BINOM(q,n,p)，求总体概率为P (即n )，重复n次实验，发生q 次的累计概率，( 1)感染 2 例的概率。P= CDF.BINOM(2,150,0.13)-CDF.BINOM(1,150,0.13)即求发生 2例及以下的概率减去发生 1 例及以下的概率，结果可在编辑栏看到。图 3.5 二项分布计算(2) 至多 2 名感染的概率为多大？P= CDF.BINOM(2,150,0.13)=2.31*10 7(3) 至少感染 2 名的概率为多大。P=1-CDF.BINOM(1,150,0.13) 1即求1-发生1例及以下的概率。例3.2某地新生儿先天性心脏病的发病率为8%o,那么该地120名新生儿中有4 人患先天性心
