IBM SPSS Statistics 中文网站 > 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
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
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
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赋值后为什么显示不出来 spss赋值后为什么空白不显示
在现代数据分析中,SPSS(统计产品与服务解决方案)被广泛应用于社会科学、市场研究和健康科学等领域。尽管其功能强大,但在实际操作中,用户可能会遇到一些问题,例如赋值后数据不显示或空白。本文将探讨这些问题,并提供解决方案。
2024-06-14
spss异常值设置在哪里操作 spss异常值筛选后如何处理
在数据分析过程中,异常值是一个常见的问题,它可能会对分析结果产生影响。因此,正确处理异常值是非常重要的。本文将探讨SPSS如何处理异常值的方法。关于SPSS异常值设置在哪里操作,SPSS异常值筛选后如何处理的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-05-22
spss去除无效数据方法 spss去除极端值方法
统计学是一门旨在收集、分析和解释数据的学科。在统计学中,数据的准确性和有效性至关重要。然而,有时候我们会遇到无效数据,这些数据可能是错误的、缺失的或者不完整的,它们会对统计结果产生严重的影响。使用SPSS对数据进行统计时,也常常会面对这些问题,关于SPSS去除无效数据方法,SPSS去除极端值方法的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-05-08
spss异常值处理办法 spss异常值检验步骤
SPSS异常值检查是数据分析中一个非常重要的步骤。异常值指的是数据集中与其他观测值明显不同的数值。这些异常值可能会对统计分析结果产生影响,使用SPSS进行统计分析前,要对数据进行简单分析,例如查看有无缺失值,进行异常值检验等。有关SPSS异常值处理办法,SPSS异常值检验步骤的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-04-24
spss筛选变量不能共线 spss筛选出没有缺失值的样本方法
SPSS是一种强大的统计分析软件,广泛应用于各种研究领域。在进行数据分析时,研究人员经常会遇到共线性问题。共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况,这可能会导致模型不稳定、参数估计不准确甚至无法得出有效的结论。因此,共线性诊断和筛选变量在SPSS中变得尤为重要。有关SPSS筛选变量不能共线,SPSS筛选出没有缺失值的样本方法的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-04-17
spss筛选功能在什么地方 spss筛选怎么做
SPSS软件是一款被广泛应用于数据分析和统计学习领域的工具。在数据处理过程中,筛选是一个非常重要的步骤,它可以帮助用户快速地找到所需的数据并进行进一步的分析。SPSS软件提供了强大的筛选功能,使用户能够轻松地筛选出符合特定条件的数据,从而提高数据处理的效率和准确性。SPSS筛选功能在什么地方,SPSS筛选怎么做,本文向大家作简单介绍。
2024-04-10

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: