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1、1.SPSS1.SPSS软件简介软件简介oSPSS软件是由多个窗口组成。o其中最基本的两个窗口是：数据编辑窗口和结果输出窗口zf11.1 1.1 数据窗口（数据窗口（data editordata editor）1 1）功能：）功能：对数据文件进行定义、录入、修改、管理等基本操作。2 2）窗口组成：）窗口组成：标题栏、菜单栏、工具栏、二维表格、状态栏3）spss各统计分析功能是针对当前数据窗口中文件进行的，数据文件的扩展名是：.savzf2窗口主菜单窗口主菜单工具栏工具栏数据编辑区数据编辑区系统状态栏系统状态栏zf3窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单1 1：FileFile文件操作菜单文
2、件操作菜单文件操作菜单文件操作菜单 对对SPSSSPSS相关文件进行基本管理，如：新建、打开、保存、打印等相关文件进行基本管理，如：新建、打开、保存、打印等zf4窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单2 2： Edit Edit 数据编辑操作菜单数据编辑操作菜单数据编辑操作菜单数据编辑操作菜单 对数据编辑窗口中的数据进行基本编辑，如：撤销对数据编辑窗口中的数据进行基本编辑，如：撤销/ /恢复、剪切、恢复、剪切、复制、粘贴等，并实现数据查找、软件参数设置等功能复制、粘贴等，并实现数据查找、软件参数设置等功能zf5窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单3 3： View View 窗口外观状态
3、操作菜单窗口外观状态操作菜单窗口外观状态操作菜单窗口外观状态操作菜单 对对SPSSSPSS窗口外观等进行设置，如：状态栏、表格线、变量值标签窗口外观等进行设置，如：状态栏、表格线、变量值标签等是否显示、字体设置等。等是否显示、字体设置等。zf6窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单4 4： DataData数据的操作和管理操作菜单数据的操作和管理操作菜单数据的操作和管理操作菜单数据的操作和管理操作菜单 对数据编辑窗口中的数据进行加工整理，如：数据的排序、转置、对数据编辑窗口中的数据进行加工整理，如：数据的排序、转置、选取、分类汇总、加权等选取、分类汇总、加权等zf7窗口主菜单窗口主菜单窗口主
4、菜单窗口主菜单5 5： TransformTransform数据基本处理操作菜单数据基本处理操作菜单数据基本处理操作菜单数据基本处理操作菜单 对数据编辑窗口中的数据进行基本处理，如：生成新变量、计数、对数据编辑窗口中的数据进行基本处理，如：生成新变量、计数、分组等。分组等。zf8窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单6 6： AnalyzeAnalyze数据分析操作菜单数据分析操作菜单数据分析操作菜单数据分析操作菜单 Analyze统计分析对数据编辑窗口中的数据进行统计分析和建模，如：统计分析对数据编辑窗口中的数据进行统计分析和建模，如：基本统计分析、均值比较、相关分析、回归分析、非参数检验
5、等。基本统计分析、均值比较、相关分析、回归分析、非参数检验等。zf9窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单7 7： Graphs Graphs 制作统计图形操作菜单制作统计图形操作菜单制作统计图形操作菜单制作统计图形操作菜单 对数据编辑窗口的数据生成各种统计图形，如：条形图、直方图、对数据编辑窗口的数据生成各种统计图形，如：条形图、直方图、饼图、线图、散点图等。饼图、线图、散点图等。zf10窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单8 8： UtilitiesUtilities实用程序操作菜单实用程序操作菜单实用程序操作菜单实用程序操作菜单 SPSSSPSS其他辅助管理，如：显示变量信息、定义
6、变量集、菜单编辑器等其他辅助管理，如：显示变量信息、定义变量集、菜单编辑器等zf11窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单9 9： WindowWindow窗口管理操作菜单窗口管理操作菜单窗口管理操作菜单窗口管理操作菜单 对对SPSSSPSS中的多个窗口进行管理，如：窗口切换、最小化窗口等中的多个窗口进行管理，如：窗口切换、最小化窗口等zf12窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单窗口主菜单1010： HelpHelp帮助操作菜单帮助操作菜单帮助操作菜单帮助操作菜单 实现实现SPSSSPSS的联机帮助，如语句检索、统计教练等的联机帮助，如语句检索、统计教练等zf131.21.2结果输出窗口（结果输出
7、窗口（outputoutput）标题栏分析结果文本栏工具栏输出导航栏菜单栏zf141.3 SPSS1.3 SPSS数据分析的一般步骤数据分析的一般步骤建立建立SPSSSPSS数据文件数据文件加工整理加工整理SPSSSPSS数据数据定义定义SPSSSPSS数据的结构数据的结构录入和修改录入和修改SPSSSPSS数据数据统计分析统计分析SPSSSPSS数据数据解释解释SPSSSPSS分析结果分析结果zf152.SPSS2.SPSS数据文件的建立数据文件的建立建立方式之一：建立方式之一：直接录入直接录入直接录入直接录入。即利用SPSS数据编辑窗口定义SPSS数据的结构并输入数据。建立方式之二：建立方
8、式之二：其他数据格式导入方式其他数据格式导入方式其他数据格式导入方式其他数据格式导入方式。即直接读取其他格式的数据文件并将其转为SPSS格式数据zf16o熟悉数据窗口中的两个重要按钮：数据视图和变量视图。o对变量进行名称、类型、长度、标签小数点位等进行设置o录入数据，在值与标签之间进行转换o保存数据到指定文件夹2.1 SPSS2.1 SPSS数据的直接录入数据的直接录入zf17（1 1）熟悉数据视图和变量视图按钮）熟悉数据视图和变量视图按钮数据录入窗口数据录入窗口变量设置窗口变量设置窗口zf18（2 2）变量设置）变量设置变量的默认设置：变量为数值型（变量的默认设置：变量为数值型（numeri
9、c)numeric)；小数点；小数点2 2位位(decimals)(decimals)；变量名宽度；变量名宽度8 8字符字符(width)(width)；数字右对齐；数字右对齐(right)(right)；变量为连续型；变量为连续型(scale)(scale)；其余自定义；其余自定义变变量量名名数数据据类类型型 数数据据宽宽度度 小小数数位位数数 变变量量名名标标签签 变变量量值值标标签签 缺缺失失值值定定义义 列列显显示示宽宽度度 度度量量尺尺度度定定义义 显显示示位位置置定定义义zf19A A、变量名（、变量名（namename）：）：n变量名的字符个数不多于8个；n首字符应以英文字母开头
10、，后面可以跟除了！？*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符n变量名不区分大小写字母nSPSS有默认的变量名，以VAR开题，后面补足5位数字。如：VAR00001等。zf20B B、变量、变量类型类型（typetype）定义每个变量取值的类型。定义每个变量取值的类型。数值型（数值型（numericnumeric）: :默认宽度为默认宽度为8 8，小数，小数位为位为2 2；逗号型（逗号型（commacomma）: :整数部分从各位开始整数部分从各位开始每每3 3位以一个逗号分隔，如：位以一个逗号分隔，如：1,234.561,234.56科学计数型（科学计数型（scientifi
11、c scientific notationnotation）:120:120用科学计数法表示为用科学计数法表示为1.2E+021.2E+02日期型、美元符号型、字符型等。日期型、美元符号型、字符型等。zf21C C、变量、变量宽度宽度（widthwidth）：）：变量可显示的最大字符位数变量可显示的最大字符位数D D、小数小数位数（位数（decimalsdecimals）E E、变量名、变量名标签标签（labellabel）: :对变量名含义的进一步解对变量名含义的进一步解释说明，可增强变量名的可视性和统计结果的可读性。释说明，可增强变量名的可视性和统计结果的可读性。zf22F F、变量、变量
12、值值标签（标签（valuevalue）SPSSSPSS变量的数据类型大多应定义变量的数据类型大多应定义为数值型，这样有利于以后的数为数值型，这样有利于以后的数据分析；据分析；变量值标签对于品质型数据尤为变量值标签对于品质型数据尤为重要，可实现该类型变量的数值重要，可实现该类型变量的数值化，同时也对变量取值含义进行化，同时也对变量取值含义进行解释说明。解释说明。例如：性别变量，可用例如：性别变量，可用1 1表示男表示男性，性，2 2表示女性。表示女性。zf23G G、缺失值缺失值（missingmissing）A 无缺失值(系统默认）B 离散缺失值（最多定义3个）C 连续缺失值或多于3个的离散缺
13、失值（输入上下限定义，但不能包含合法值）系统默认的缺失值用圆点表示。系统默认的缺失值用圆点表示。zf24H H、列列宽度（宽度（columnscolumns）: :数据编辑窗口中每列数据显数据编辑窗口中每列数据显示的字符位数示的字符位数I I、对齐对齐（AlignAlign）: :数据显示位置的定义，靠左数据显示位置的定义，靠左/ /靠右靠右/ /居中居中J J、度量标准度量标准（MeasureMeasure）: :将数据划分为定距型数据将数据划分为定距型数据（scale）、定序型数据（）、定序型数据（ordinal）、定类型数据）、定类型数据（Nominal）等。）等。zf25oo定距型数据
14、（定距型数据（定距型数据（定距型数据（scalescalescalescale）：）：）：）：通常是指如身高、体重、收入通常是指如身高、体重、收入等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。（即可加减乘除的数据）数据。（即可加减乘除的数据）oo定序型数据（定序型数据（定序型数据（定序型数据（ordinalordinalordinalordinal）：）：）：）：具有固有大小或高低顺序的具有固有大小或高低顺序的数据，一般可以用数值或字符表示。如：职称、满意度数据，一般可以用数值或字符表示。如：职称、满意度oo定类型数据（定类型数据（定类型
15、数据（定类型数据（NominalNominalNominalNominal）：）：）：）：没有内在固有大小或高低顺没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。序，一般以数值或字符表示的分类数据。zf26a. 文件（File）-保存（Save）或另存为（Save as）b. 选择存放数据文件的目录路径和文件名，并根据需要选择数据文件的格式。（3 3）数据的录入）数据的录入（4 4）数据的保存）数据的保存将数据保存为将数据保存为ExcelExcel文件格式时，文件格式时，将变量名写入表格将变量名写入表格呈可用呈可用状态，可指定是否将变量名写入状态，可指定是否将变量名写入ExcelE
16、xcel的第一行上。的第一行上。zf271）选择菜单文件（File） 打开（open）- 数据（data）2）选择数据文件的类型，并输入数据文件名2.2 2.2 读取其他格式的数据文件读取其他格式的数据文件zf28o若打开的是文本数据（.txt）会打开文本数据导入向导：第一步：观察该窗口，确认SPSS是否已经正确地识别和分隔了数据；zf29o选择固定宽度和否第二步：若第一步未能正确识别，进入该步回答数据项间如何分隔数据文件的第一行上是否有变量名；zf30第三步：选择数据从文本文档的第几行开始导入，多少行表示一个个案数据是全部导入还是部分导入；第四步：数据项间分隔符的选择，字符型数据分隔符的选择
17、；zf31第五步：对数据预览中的变量进行规范（通常忽略进入下一步）；第六步：点击完成即可；zf32数据预处理的意义：数据预处理的意义：（1）对数据进行补充、修正、删除等工作，以保证数据的准确、完整。（2）对数据进行排序、加权、选择、合并等工作以满足分析要求（3）对数据进行转换或再计算，产生含有更丰富信息的新数据，以保证分析条件及目的的实现。3.SPSS3.SPSS数据的预处理数据的预处理主要内容：主要内容：（1）数据的编辑（插入变量、个案，查找，替换等等）。（2）数据的处理（合并、拆分、选择、加权等等）zf33插入变量（插入变量（insert variable)insert variable)
18、插入个案（插入个案（insert case)insert case)查找替换（查找替换（fide & replace)fide & replace)转至个案（转至个案（go to case )go to case )转向变量（转向变量（go to variable )go to variable )变量的删除、复制和移动（变量的删除、复制和移动（cutcut、copy copy 等）等）3.1 SPSS3.1 SPSS数据的编辑（数据的编辑（EditEdit）zf34 数据操作管理主要完成有关数据的排序、转置、合并、拆分、加权、选择、分类汇总等。3.2 SPSS3.2 SPSS数据操作管理（数
19、据操作管理（datadata）zf353.2.1 3.2.1 数据的排序数据的排序-（数据（数据-排序个案）排序个案）排序的作用：排序的作用：（1）数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值状况、缺失值数量的多少；（2）通过排序能够快捷找到数据的最大值和最小值，初步把握和比较数据的离散度；（3）通过数据排序能够快捷地发现数据异常值和输入错误等；（4）排序为进一步统计分析提供基础。单值排序单值排序（排序变量只有一个）多重排序多重排序（排序变量有多个，可依次指定各变量的排序规则）zf36SPSSSPSS的数据转置：的数据转置：的数据转置：的数据转置：就是实现数据文件的行列互换。即变量转化为个案，
20、而个案转化为变量。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：n（1）选择菜单：数据（data）-转置(transpose)n（2）指定数据转置后应保留哪些变量，将其选入变量（name）框中n（3）指定转置后数据文件中各变量如何取名。应取一个取值唯一的变量作为标记变量放到名称变量（name variable）3.2.2 3.2.2 数据的转置数据的转置-（数据（数据-转置）转置）案例：数据加工（职工数据）案例：数据加工（职工数据）案例：数据加工（职工数据）案例：数据加工（职工数据）.sav.sav.sav.savzf37zf38纵向合并数据文件：纵向合并数据文件：纵向合并数据文件：纵向合并数据文件
21、：即是增加个案，就是将数据编辑窗口中的数据与另一个SPSS数据文件的数据进行首尾对接。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：数据（data）-合并文件（merge files）-添加个案（add cases）注意事项：注意事项：注意事项：注意事项： （1）为方便数据文件的纵向合并，一般情况下，两个文件应具有相同的应具有相同的变量变量； （2）若变量不同可以人为强迫不同变量配对，但要求有相同的数据类型；要求有相同的数据类型； （3）可强行加入，不过会出现很多缺失值。3.2.3 3.2.3 数据合并（数据合并（merge filesmerge files）主要有：纵向纵向纵向纵向合并合并合并合并
22、、横横横横向合并向合并向合并向合并zf39 合并后新合并后新数据文件数据文件中的变量：中的变量：是两个数是两个数据文件的据文件的同名有相同名有相同含义的同含义的变量变量 不放入合不放入合并后的新并后的新数据文件数据文件中的变量：中的变量：是两个数是两个数据文件不据文件不同名不同同名不同含义的变含义的变量。（量。（* *表表示当前文示当前文件中变量；件中变量；+ +为指定文为指定文件中变量）件中变量） 如果名称不同但含义相同需进入合并文件中，咋办？如果名称不同但含义相同需进入合并文件中，咋办？如果名称不同但含义相同需进入合并文件中，咋办？如果名称不同但含义相同需进入合并文件中，咋办？ 一是一是一
23、是一是可以选择其中的两个变量名并点击对（pair）指定配对后进入；二是二是二是二是可以对某变量单击重命名（rename）后再指定配对；三是三是三是三是单击不经匹配强行进入。zf40o在数据加工（职工数据.sav）的基础上纵向合并数据加工（纵向合并职工数据.sav）案例说明案例说明zf41横向合并数据文件横向合并数据文件横向合并数据文件横向合并数据文件，即：增加变量，就是价格数据编辑窗口中的数据与另一SPSS数据文件的数据左右对接。操作步骤操作步骤操作步骤操作步骤: 数据（data）-合并文件（merge files）-添加变量（add variables）注意事项注意事项注意事项注意事项： （
24、1）两个数据文件必须至少有一个名称相同的变量，该变量是两个数据文 件拼接的依据，称为关键变量。 （2）两个数据文件都必须实现按关键变量进行升序排序；（若未排序则需选关键变量以其id号为依据进行合并） （3）为方便数据文件的横向合并，不同数据文件中数据含义不相同的数据项，变量名不应相同。zf42由两个数据文件的个案共同组成合并后的数据文件由两个数据文件的个案共同组成合并后的数据文件在第二个数据文件基础上合并，合并后文件中的个案仅是第二数据文件中的个案在第二个数据文件基础上合并，合并后文件中的个案仅是第二数据文件中的个案 在当前在当前数据文数据文件基础件基础上将第上将第二文件二文件的变量的变量合并
25、过合并过来，即来，即合并后合并后文件中文件中的个案的个案仅是当仅是当前数据前数据文件的文件的个案个案zf43案例说明案例说明o在数据加工（职工数据.sav）的基础上纵向合并数据加工（横向合并职工数据.sav）zf44数据拆分：数据拆分：数据拆分：数据拆分：与数据排序很相似，不同的是，数据拆分不仅是按指定变量进行简单排序，更重要的是根据变量对数据进行分组根据变量对数据进行分组（即按指定变量把文件劈成几部分），为以后进行的分组统计分析提供便利。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单数据（data）-拆分文件（split files）（2）选择拆分依据变量进入分组方式（Group b
26、ased on）（3）拆分后会出现：一是将分组结果输出在同一张表格中，以便于不同组之间的比较；二是将分组统计结果分别输出在不同的表格中。3.2.4 3.2.4 数据拆分（数据拆分（split filesplit file）对数据进行多重拆分类似于数据的多重排序，拆分的次序决定于选择拆分变量的前后次序对数据进行多重拆分类似于数据的多重排序，拆分的次序决定于选择拆分变量的前后次序对数据进行多重拆分类似于数据的多重排序，拆分的次序决定于选择拆分变量的前后次序对数据进行多重拆分类似于数据的多重排序，拆分的次序决定于选择拆分变量的前后次序zf45zf46数据选取：数据选取：数据选取：数据选取：是根据分析
27、需要，从已搜集的大批量数据中按照一定的规则抽取部分数据参与分析的过程，也成为样本抽样。作用：作用：作用：作用：提高数据分析的效率（只是要确保抽取的样本应具有总体代表性）；检验模型的需要（为了验证模型，一般依据一定的抽样方法只选取部分样本参与数据建模，剩余数据用于模型检验）。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单数据（data）-选择个案（select files）（2）根据需要选择数据选取方式；3.2.5 3.2.5 数据选取（数据选取（select fileselect file）注意：select cases过程也是一个预处理过程，一旦选择了某些数据，再调用其他程序分析时，
28、只分析选中数据。zf47指定过滤变量，依据取值进行样本选取（变量值为非指定过滤变量，依据取值进行样本选取（变量值为非0 0或非系统缺失值的个案将把选中）或非系统缺失值的个案将把选中）指定范围内的所有个案，通常适用于时间序列数据指定范围内的所有个案，通常适用于时间序列数据zf48zf49数据加权的过程数据加权的过程数据加权的过程数据加权的过程本质是数据复制，使用指定变量对其他变量进行加权，该过程适用于计算加权描述统计，列联分析，卡方检验等。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单数据（data）-加权个案（weight files）（2）选择加权个案选项，并将某变量作为加权变量选入
29、频率变量中；3.2.6 3.2.6 数据的加权（数据的加权（weight weight casecase）注意：一旦指定了加权变量，那以后的分析处理中加权是一直有效的，直到取消加权为止。zf50zf51什么时候进行加权什么时候进行加权什么时候进行加权什么时候进行加权? ? ? ?n（1）变量中某个选项的比例过高n（2）数据中存在表明相同的变量值出现的频数的变量时，需对频数加权例：例：例：例：希望掌握某菜市场某天蔬菜销售的平均价格。 应考虑销售量对平均价格的影响。需以蔬菜的销售量为权数计算各种蔬菜销售单价的加权平均数，能较准确地反应平均价格水平。例：例：例：例：治疗组缓解未缓解合计单纯化疗 48
30、351复合化疗 421355合计9016106两化疗组的缓解率比较两化疗组的缓解率比较 判断化疗对于缓解症状是否有效。判断化疗对于缓解症状是否有效。zf52zf53分类汇总：分类汇总：分类汇总：分类汇总：根据指定变量进行分类，在分类后计算各组各变量的描述统计量。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单数据（data）-分类汇总（aggregate）（2）选择分组变量 以及汇总变量 ；（3）单击函数按钮，指定对汇总变量计算哪些统计量（SPSS默认计算均值）（4）指定将分类汇总结果保存到何处。3.2.7 3.2.7 数据的分类汇总数据的分类汇总注意：分类汇总变量可以是多个，即多重分类
31、汇总。类似于数据的排序，分类变量的先后次序决定了分类汇总的先后次序。zf54案例案例案例案例1 1 1 1：饮料销售：饮料销售：饮料销售：饮料销售.sav.sav.sav.sav案例案例案例案例2 2 2 2：居民储蓄调查数据：居民储蓄调查数据：居民储蓄调查数据：居民储蓄调查数据.sav.sav.sav.savzf55案例分析：案例分析：案例分析：案例分析：居民储蓄调查数据居民储蓄调查数据目标一：目标一：目标一：目标一：按照户口类型对存取款金额进行分类汇总，了解城镇储户和农村储户的存取款状况。u由上表可看出：城镇储户的一次平均存取款金额高于农村储户；农村储户的一次存取款金额的平均差异程度高于城
32、镇储户。zf56数据的基本处理数据的基本处理转换转换主要包括：对数据进行四则运算,产生新变量产生新变量产生新变量产生新变量；对数据进行重新编码，建立新的分类变量建立新的分类变量建立新的分类变量建立新的分类变量；给数据赋予等级，由等距以上数据转化为等级数据；其它一些功能，如缺失值替换缺失值替换缺失值替换缺失值替换，生成随机数据表、计数生成随机数据表、计数生成随机数据表、计数生成随机数据表、计数等3.3 3.3 数据的基本处理数据的基本处理转换转换（transformtransform）zf573.3.1 3.3.1 变量计算（变量计算（compute variable)compute varia
33、ble)SPSSSPSSSPSSSPSS变量计算：变量计算：变量计算：变量计算：是在原有数据的基础之上，根据用户给出的SPSS算术表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一系列的新变量。作用：作用：作用：作用：计算产生一些含有更丰富信息的新数据；利用变量计算对原有数据的分布进行转换以满足建模需要。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单转换（transform）-计算（compute）（2）选择目标变量 以及算术表达式或函数 ；（3）如果仅是对符合一定条件的个案进行变量计算，则单击 如果按钮进行设定。zf58新变量名称及类型标签设置编制计算公式，以产生新变量，公式
34、中可以有函数、数学运算、关系运算和逻辑运算等数学运算关系运算逻辑运算函数说明框设定条件，以便确定哪些数据参与转化各种函数新变量名称及类型标签设置编制计算公式，以产生新变量，公式中可以有函数、数学运算、关系运算和逻辑运算等数学运算关系运算逻辑运算函数说明框设定条件，以便确定哪些数据参与转化各种函数表达式形成规则：表达式形成规则：表达式形成规则：表达式形成规则：n（1）字符串必须用单引号或双引号引住，若字符串中有了单引号，则必须用双引号引住。n（2）若调用函数，则自变量必须放在函数后的括号中n（3）每个关系表达式必须单独定义，表达式间若用符号隔开，必须用英文字符zf59zf603.3.2 3.3.
35、2 个案计数（个案计数（countcount）oSPSS的计数是对所有个案或满足某条件的部分个案，计算若干变量中有几个变量的值落在指定的区间内，并将计数结果存入一个新变量的过程。操作步骤：操作步骤：操作步骤：操作步骤：（1）选择菜单转换（transform）-对个案内数值计数（compute）（2）将参与计数的变量选到 数字变量框中 ；（3）在目标变量框中输入存放计数结果的变量，并在目标标签输入相应的变量名标签；（4）单击定义值按钮定义计数区间。通过按钮添加修改删除完成计数区间的相应操作；（5）如果仅是对符合一定条件的个案进行计数，则单击 如果按钮进行设定。zf61案例：居民储蓄调查数据案例：
36、居民储蓄调查数据案例：居民储蓄调查数据案例：居民储蓄调查数据.sav.sav.sav.savzf62案例分析：案例分析：案例分析：案例分析：居民储蓄调查数据居民储蓄调查数据目标一：目标一：目标一：目标一：利用SPSS对今年收入情况和未来收入情况均 为增加的个案进行计数；目标二：目标二：目标二：目标二：计算今年收入情况和未来收入情况均 为增加的个案数占总个案数的百分比。zf63o计数结果会保存入一个新变量中。若计数结果为2表示收入情况和未来收入情况均会增加；若计数结果为1表示收入情况和未来收入情况仅其中一项为增加；若计数结果为0表示收入情况和未来收入情况两项均不会增加。（见数据文件）o目标二的结
37、果：zf643.3.3 3.3.3 数据分组数据分组重新编码重新编码(recode)(recode)数据分组数据分组数据分组数据分组是对定距型数据进行整理和粗略把握数据分布的重要工具，多用于由数值数据转化为分类数据。多用于由数值数据转化为分类数据。它是将数据按照某种标准重新划分为不同的组别。数据分组（重新编码）有：自动编码、自定义编码等。zf65自动编码自动编码程序：选择菜单程序：选择菜单转换转换（transformtransform）-自动重新编码自动重新编码（automatic recodeautomatic recode） 该方法是把该方法是把每一个变量每一个变量值作为一组，值作为一组，
38、通常只适合通常只适合于离散变量于离散变量且变量值较且变量值较少的情况。少的情况。zf66案例：案例：案例：案例：职工基本情况中对基本工资做自动重新编码对数据进行分组。zf67自定义编码自定义编码程序：程序：程序：程序：选择菜单转换（transform）-重新编码为相同变量（into same variable）或重新编码为不同变量（ into different variable ） 自定义编码适用于连续变量或变量值较多的情况。自定义编码适用于连续变量或变量值较多的情况。自定义编码适用于连续变量或变量值较多的情况。自定义编码适用于连续变量或变量值较多的情况。 其中，其中，其中，其中，重新编码为相同变量重新编码为相同变量重新编码为相同变量重新编码为相同变量是是是是用分组变量值覆盖原变量用分组变量值覆盖原变量用分组变量值覆盖原变量用分组变量值覆盖原变量。zf68oo案例：案例：案例：案例：职工基本情况中对基本工资运用自定义编码对数据进行分组。（其中分为：工资低于850；851-900；901-950；951-1000；1001以上）zf69zf703.3.4 3.3.4 个案排秩个案排秩o实现数据由等距数据向顺序数据转化。o排秩的目的是采用非参数检验方法或计算等级相关等o排秩的过程中应该注意重复数据的处理规则o计算相关时注意两个变量或多个变量排秩的统一性zf71zf72
