spss-2使用spss管理数据

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1、第二章使用SPSS管理数据一、定义变量数据窗口（DataView）必须按固定格式录入数据并保存每一列数据是一个变量（Variable）每一行数据代表一次观测记录变量窗口（VariableView）允许用户指定每个变量的各项属性.变量名称(Name)默认的是Var001、Var002长度最多8个字符可用汉字、英文字母或数字，要有意义，便于记首字符必须为字母，在首字符、“-”、“！”和“*”以外的字符。此外，不能用下划线“-”和圆点“.”作为最后一个字符。变量名不能与SPSS的保留字相同：ALL,AND,BY,EQ,GE

2、,GT,LE,LT,NE,NOT,OR,WITHSPSS系统不区别变量名的大小写字符。变量名必须唯一，不能有两个相同的变量名.变量类型(Type)默认的为数字型(Numeric)，显示数字，数据分析中可作为自变量或因变量使用，也可在计算或重新编码后生成新变量另外有逗号型、英文句点型、科学计数法、日期型、美元型、自定义型字符型(String)可输入或显示汉字或英文字母，不方便作为因变量，也不可用来生成新变量.变量值长度(Width)显示该变量值所占的字节数默认的为8位英文字母或数字,4个汉字,可更改变量类型为日期型无

3、效4.变量小数点位数(Decimals)设置变量保留的小数点位数默认2位,有些整数变量的小数位数可定义为0变量类型为日期型无效5.变量标签(Label)可以给任何一个意义不明了的变量贴标签，对变量名称进一步说明,可使统计结果方便阅读,也可避免时间长而使变量含义混乱标签被录入以后，在结果输出中，标签被列在变量名称的旁边。变量标签可显示大小写变量标签是一个可选择的属性，可定义，也可不定义5.变量值标签(Values)对变量的每一个可能取值的进一步描述，当变量是定类或定序变量时，很有用,可提高统计结果的可读性7.定义缺失值(

4、Missing)主要定义用户缺失值受访对象不愿回答或其他原因导致缺失的数据如认为对象回答不合理(错误,极大或极小值),为保证分析结果的合理性,不希望这样的数据参与分析,也可直接把它们定义为缺失值录入数据有误定义方式：没有缺失值，系统默认可定义三个单独的缺失值可定义一个缺失值范围和一个单独的缺失值8.列宽(Columns)数据框中显示变量所占的宽度，默认的是8位字符宽度,可直接拖动.这项设置允许你决定数据和标签所占的空间。列设置宽或窄各有优缺点9.对齐格式(Align)选择数据在每个单元格中的位置。默认是数值型变量右对齐

5、,字符型变量左对齐。10.数据测量类型(Measure)默认的是尺度(Scale),距离或比率量尺测量的数据另外还有顺序(Ordinal)、名义（Nominal）变量练习录入数据用SCL-90问卷建立班级数据库，指定每个变量属性：包括编号、变量名称、变量类型、长度、小数位数、变量标签、变量值标签、列宽、对齐、测量类型二、编辑数据插入、删除变量（Variable）或观测记录（Case）操作：Date/InsertVariable或Date/InsertCase数据的复制、剪切、粘贴操作：选择对象/Edit/（Cut、Co

6、py、Paste）变量排序操作：选择变量/Date/SortCase根据已有变量建立新变量使用SPSS函数生成新变量操作:TransformCompute例：为全体人员的社区整体满意状况追加5分，生成新变量条件表达式(if)的引用操作:TransformComputeif例：为男性的社区整体满意状况追加5分，其余不变，生成新变量对已有变量值重新编码（Recode）操作：TransformRecodeIntoSame（Different）Variables例：将原有性别变量值男=1，女=2，重新赋值为男=0，女

7、=1练习对数据进行删除、复制、剪切、粘贴、排序、选择部分观测数据等的操作在SCL-90数据库中插入专业变量，并赋值：社会学=1，社工=2，劳保=3,其他=4.在SCL-90数据库中对性别重新编码（男=0，女=1）以生成“gender”变量（及时做标签）在SCL-90数据库中将专业重新赋值给同一变量（社工=3，劳保=2，社会学=3,其他=1）统计SCL_90问卷各因子总分、平均分数，生成新变量,并作标签F1—1、4、12、27、40、42、48、49、52、53、56、58(躯体化)F2—3、9、10、28、38、45、

8、46、51、55、65（强迫）F3—6、21、34、36、37、41、61、69、73（人际敏感）F4—5、14、15、20、22、26、29、30、31、32、54、71、79（抑郁）F5—2、17、23、33、39、57、72、78、80、86（焦虑）F6—11、24、63、67、74、81（敌意）F7—13、25、47、50