IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > SPSS数据重构—将选定变量重组为个案

SPSS数据重构—将选定变量重组为个案

发布时间:2020-11-12 13: 57: 37

IBM SPSS Statistics的数据重构功能,也被称为数据重组,包含了将选定变量重组为个案、将选定个案重组为变量与变换所有数据(即数据转置)的功能。

为什么要进行数据重组?这是因为一些分析方法可能需要采用个案组或变量组的数据来分析,因此,需要通过重组的方式转换数据。本文将会重点介绍如何将选定变量重组为个案。

一、打开数据文件

首先,如图1所示,打开变量组类型的数据。该数据记录了每个账号在不同页面的浏览次数。

图1:变量组数据

二、使用数据重构功能

接着,如图2所示,打开数据菜单中的重构选项。

图2:数据重构功能

三、选择将选定变量重构为个案

如图3所示,在打开的重构数据向导中,可以选取数据重构的方法。我们选择“将选定变量重构为个案”选项。

图3:重构数据向导

接着,就会来到比较关键的步骤-选择变量。我们来看看如何进行变量选择:

1.当前文件中的变量,即当前数据集中所包含的变量。

2.个案组标识,即用以识别个案的变量,比如本例中的“账号”变量,可作为个案组标识来识别不同的个案。

3.目标变量,即重构后出现的变量,需要将需重构的变量添加为“要转置的变量”,然后再为这些转置的变量创建一个目标变量,说明这些转置变量的特征。比如在本例中,将“Page1-6”的变量添加为要转置的变量,然后创建一个名为“Page”的目标变量。

4.固定变量,即保持不变的变量,本例中无固定变量。

如图4所示,我们已经按照变量的属性完成了变量的选择。

图4:选择变量

接着,需要创建索引变量。

当创建的目标变量的数值在单个个案中会有多个变量出现时,就需要创建索引变量识别。本例中,我们使用的是单因子的目标变量,可以选择创建“一个”索引变量。

图5:创建索引变量

然后,再设置索引值的类型,方便识别不同个案目标变量对应索引值的含义。如图6所示,可使用连续数字或变量名进行识别。

图6:设置索引值类型

最后,对应用于重构的数据文件选项进行设置:

1. 对未选择的变量的处理方式,删除或保留为固定变量

2. 转置后的变量中的系统缺失值或控制,创建新个案或废弃数据

3. 创建计数变量

图7:设置重构后的数据文件

完成数据重构设置后,我们可以选择立即重构数据,或保存、修改算法后再重构数据。

图8:立即重构数据

完成数据重构后,可以看到账号1中包含了6种索引值变量,对应每一个索引值变量,有其对应的“Page”数。

图9:完成数据的重构

以上就是SPSS数据重构中将选定变量重组为个案的方法演示,对于数据重构中的将选定个案重组为变量、数据转置的方法介绍,可前往IBM SPSS Statistics中文网继续学习。

展开阅读全文

标签:SPSS数据重构变量重组

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
spss多元线性回归分析操作步骤,spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤,本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤,并进行spss多元线性回归分析结果解读。
2022-05-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
spss怎么做逐步回归分析 逐步回归分析spss结果解读
spss怎么做逐步回归分析?逐步回归分析是多元线性回归分析的一种,可通过spss回归分析中的“步进”法来做逐步回归分析。本文会运用例子演示逐步回归分析步骤,并进行逐步回归分析spss结果解读。
2022-05-12
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
最新文章
SPSS字符串怎么改成数值型 SPSS字符串怎么变数值
在数据统计时,我们有时想要为字符串赋上数值,比如将性别的男女赋值为0和1,方便后续的统计计算。SPSS是一款专业的数据统计与分析软件,它可以辅助我们更快地分析表格等数据,本文将为大家介绍有关SPSS字符串怎么改成数值型,SPSS字符串怎么变数值的相关内容,希望可以帮助到大家。
2024-03-18
SPSS标签乱码什么原因 SPSS标签乱码如何解决
在我们进行数据分析统计的时候,经常需要对变量进行标签的添加,标签可以帮助我们更好地进行工作和分类,但有时SPSS标签会出现乱码问题,这个时候标签就无法起到本有的作用,那么SPSS标签乱码什么原因,SPSS标签乱码如何解决呢?下面为大家介绍相关内容。
2024-03-14
SPSS控制变量不显著怎么办 SPSS控制变量中介变量怎么处理
IBM SPSS Statistics是一款功能强大的数据分析软件,其优势在于用户界面直观,可以轻松进行数据的准备和分析,分析全面,代码完善,可以满足几乎所有数据分析的要求。控制变量作为实验探究中不可缺少的一部分,也可以通过SPSS软件完成,下文将为大家介绍有关SPSS控制变量不显著怎么办,SPSS控制变量中介变量怎么处理的内容。
2024-03-12
SPSS控制变量是什么意思 SPSS控制变量怎么处理
SPSS是一款对用户友好,操作简单的数据分析软件,被广泛用于数据分析,推测和统计,在进行学术论文的撰写时也常常用到SPSS进行数据分析和制作各种各样的数据模型。控制变量也是实验中常需要的操作,那么SPSS控制变量是什么意思,SPSS控制变量怎么处理呢?下面为大家介绍其相关内容。
2024-03-08
SPSS多元非线性回归分析步骤 SPSS多元非线性回归分析结果
多元非线性回归主要用于进行多变量的分析比较和预测,当现实中的自变量和因变量,即输出和输入数据不成线性关系时,我们要通过对数型变化将非线性问题转换为线性问题,但这仅靠人力明显难以做到,这个时候我们就可以借助数据分析工具——SPSS来进行多元非线性回归分析,下面来为大家具体介绍有关SPSS多元非线性回归分析步骤,SPSS多元非线性回归分析结果的相关内容。
2024-03-05
SPSS项目分析怎么做 SPSS项目分析包括哪些方面
项目分析也被称作区分度分析,主要用于探究一个题项是否有存在的必要,是分析对于一个题项在有人给出高分时是否有人给出低分,简而言之就是探究高低分的受试者在不同题项的差异。那么SPSS项目分析怎么做,SPSS项目分析包括哪些方面呢?下面为大家详细介绍一下相关内容。
2024-03-01

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: