SPSS > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics中合并文件添加变量匹配数据

IBM SPSS Statistics中合并文件添加变量匹配数据

发布时间:2021-08-31 11: 58: 11

在运用IBM SPSS Statistics处理数据时,我们可能需要找出一些特定的个案,以观察其数据是否存在异常。当个案数比较少时,只需简单的查找即可完成任务,但当个案数比较多时,逐个查找就会显得十分繁琐。

实际上,通过使用IBM SPSS Statistics的添加变量功能,就可根据个案的唯一编号,轻松匹配出特定个案的数据,实现批量查找个案的功能。接下来,一起来看看怎么实现吧。

一、指定编号的数据匹配补全

如图1所示,我们需要将以下编码对应的数据匹配到数据集中。

图1:需要匹配的编码
图1:需要匹配的编码

由于SPSS只能匹配当前打开的数据集或外部的SPSS格式的数据文件,因此,我们还需将编码匹配用的数据库导入到SPSS中。

图2:用于匹配数据的数据库
图2:用于匹配数据的数据库

以上我们共打开了两个数据集,分别是需要匹配的编码数据集,以及查找匹配数据用的数据库。

接着,依次单击SPSS的数据-合并文件-添加变量选项。

图3:添加变量
图3:添加变量

第一步,在添加变量设置中,选择“打开数据集”,同时选择匹配用的数据库,单击继续。

图4:打开数据集
图4:打开数据集

第二步,在合并方法设置中,选择“基于键值的一对多合并”,并在选择查找表选项中选择匹配用的数据库。

图5:合并方法设置
图5:合并方法设置

第三步,在变量设置中,将所有需要匹配的变量添加到“包含的变量”,同时,将编码设为键变量。

键变量是SPSS进行数据集间匹配的变量,要求其名称与数据类型在两个数据集中必须相同。

图6:变量设置
图6:变量设置

完成匹配后,如图7所示,可以看到,指定编码对应的变量已经匹配完成。

图7:完成数据匹配
图7:完成数据匹配

二、匹配合并缺少的数据

除了查找匹配指定编码的数据外,还可以运用添加变量功能将两份残缺的数据匹配合并成一份完整的数据。

比如,如图8所示,第一份数据包含了大区数据,而第二份数据不包含大区数据,但包含了一些第一份数据未包含的个案,需要将这两份数据匹配合并起来。

图8:需要匹配的数据
图8:需要匹配的数据

具体的操作是,在合并方法设置中,选择“基于键值的一对一合并”。

图9:变量相关性
图9:变量相关性

接着,将两个数据集同时包含的变量都添加为键变量,而将第一份数据特有的大区变量设为“包含的变量”。

图10:变量设置
图10:变量设置

完成运算后,返回数据集,可看到“大区”变量中有一些缺失值,说明这些编码是属于第二份数据独有的一些编码,因为第二份数据不包含大区变量。

图11:完成匹配
图11:完成匹配

四、小结

综上所述,通过应用SPSS的添加变量功能,可完成特定编码在数据库中的数据查找与匹配,以得到特定个案的变量数据。同时,也可完成两份数据的合并匹配,以整合成一份更加完整的数据。

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSS变量匹配

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
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回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
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
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS重复测量怎样分析 SPSS重复测量球形性应如何检验
重复测量是数据分析中的一个重要环节。主要用来分析和检验数据样本中同一对象的相同指标在不同条件或者环境之下的变化情况,所以需要对这部分数据进行重复的测量和分析。例如我们统计一组大学生毕业后的就业情况,那么大学生的专业分类和性别都一致的情况下,就需要分析不同的就业影响因素对于最后就业率的影响。下面给大家介绍SPSS重复测量应当怎样分析,SPSS重复测量球形性应如何检验。
2026-01-14
SPSS亚组分析的注意事项 SPSS亚组分析结果解读
对于经常与数据分析打交道的小伙伴来说,想必对亚组分析这个概念应该不会感到陌生。亚组分析是用来检测异质性结果的方法之一,亚组分析的数据结果分为确证性、支持性和探索性三类。而我们在进行亚组分析时,可以借助数据分析软件SPSS的帮助,它一方面可以帮助我们得到亚组分析的数据结果,还能够把这些数据分析结果以报告形成呈现出来。接下来给大家介绍SPSS亚组分析的注意事项, SPSS亚组分析结果解读的具体内容。
2026-01-14
SPSS卡方检验样本不满足要求怎么办 卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么
在数据分析的过程中,卡方样本检验是常见的一种统计方式。卡方检验主要用来检验数据样本之间的离散程度,进而判断不同数据之间的偏差值,如果数据样本在统计的时候不符合实际的统计需求,就可能导致卡方检验不满足要求。所以我们需要在统计的过程中对数据样本和统计方法进行调整,这样能够规避数据样本检验带来的结果偏差风险。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS卡方检验样本不满足要求怎么办,卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么的具体内容。
2026-01-14
SPSS事后比较怎样进行 SPSS事后比较多重校正应如何设置
在数据分析的过程中,经常会在数据分析之后对它进行事后比较的操作。事后比较可以在方差分析的基础之上帮助我们快速找到具体存在差异的数据组。简单来说,大家可以把方差分析理解为起到了一个提示作用,告诉了我们数据样本中的均值并不相等且存在差异,但是如果想要找到具体的差异点在哪里,就需要用到事后比较了。而在进行事后比较的过程中,还会遇到设置多重校正的情况。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS事后比较怎样进行,SPSS事后比较多重校正应如何设置。
2026-01-14
SPSS怎么查看缺失值分布 SPSS数据缺失严重怎么处理更合理
我们在对数据样本进行统计时,经常会遇到排查缺失值的情况,缺失值指数据样本分析中出现的数值丢失情况。如果数据样本中存在的缺失值数量较多的情况,可能会导致数据分析的结果出现偏差。SPSS作为一款专业的数据分析软件,许多用户都会用它来进行数据分析,下面我们以SPSS为例,向大家介绍SPSS怎么查看缺失值分布,SPSS数据缺失严重怎么处理更合理的具体内容。
2026-01-14
SPSS变量类型怎么修改 SPSS变量标签修改后分析报错怎么办
在数据分析这个领域中,我们经常会面临着修改数据变量类型的情况。因为在一组数据变量中会存在着多种不同的变量类型(自变量、因变量、定类变量、定序变量等),这些变量类型在数据样本中担任着不同的角色,在样本分析中也有着不同的作用。下面就以SPSS数据分析软件为例,给大家介绍SPSS变量类型怎么修改,SPSS变量标签修改后分析报错怎么办的具体内容。
2026-01-14

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: