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SPSS数据预处理如何排序与分列

发布时间:2021/10/28 11:41:30

   在正式分析数据前,我们可能需要对导入IBM SPSSS tatistic中的数据作一些预处理,比如数据排序、缺失值处理、变量编码、拆分变量值等,以符合不同分析方法的数据要求。本文将会介绍SPSS数据预处理如何排序与分列。

   一、数据排序

   数据排序是很常用的数据预处理方法,可帮助快速发现一些数据分布规律、缺失值、最大值、最小值等。

   以图1所示的店铺销售数据为例,我们希望按照客流量、销售额、销售量的数值大小排序数据。

图1:店铺数据
图1:店铺数据

   具体的操作是,依次单击IBMSPSSStatistic的数据-个案排序选项。

图2:个案排序
图2:个案排序

   在个案排序设置面板中,将客流量、销售额、销售量变量依次添加到排序依据中,变量排位越靠前,越优先用于排序。同时,设置“升序”的排序顺序。

图3:排序依据
图3:排序依据

   完成以上设置后,返回到数据集,即可观察到数据已按照变量的优先次序进行升序排序。同时,我们还能观察到账号118的客流量出现了缺失值。

图4:完成个案排序
图4:完成个案排序

   对于缺失值,可使用IBMSPSSStatistic的“替换缺失值”功能,进行缺失值的计算替换。

图5:替换缺失值
图5:替换缺失值

   对于缺失值,可使用序列均值、临近点的平均值、临近点的中间值等方法进行替换值的计算。

图6:替代缺失值方法
图6:替代缺失值方法

   替换值会作为一个新变量添加到原数据集中,我们可根据计算结果判断是否使用该替换值。

图7:生成新变量
图7:生成新变量

   三、数据分列

   在处理时间序列数据时,经常会遇到如图8所示的,将年份与月份合并的变量,此时,就可能需要运用到SPPS的分列功能,将变量中的年份与月份数据拆开使用。

图8:季度CPI数据
图8:季度CPI数据

   与Excel的拆分不同,IBMSPSSStatistic是运用函数进行变量分列的。具体的操作是,依次单击转换-计算变量选项。

图9:计算变量
图9:计算变量

   如图10所示,在目标变量中输入新分列变量名称,然后再单击其下方的“类型和标签”按钮,将变量类型定义为字符串。这一步很重要,因分列函数仅能识别字符串变量。

图10:变量类型与标签
图10:变量类型与标签

   然后,如图11所示,在右侧函数中依次选择“字符串”、“Char.Substr”函数。Substr函数可返回特定位置的字符。

图11:Substr函数
图11:Substr函数

   如图12所示,按照函数的参数设置说明,将函数编辑为月份1=Char.Substr(月份,1,4),即可返回原月份变量前4个字符串。

图12:设置函数参数
图12:设置函数参数

   完成以上设置后,如图13所示,即可在原数据表中得到一个新的变量,将原月份变量的年份数据拆分出来。

图13:设置函数参数
图13:设置函数参数

   四、小结

   以上就是SPSS数据预处理如何排序与分列的内容了,综上所述,通过使用IBM SPSSS tatistic的个案排序、计算变量功能可实现数据排序、数据分列的预处理操作,以满足不同分析方法的数据形式需求。除此之外,我们还可以使用IBMS PSSS tatistic的重新编码、转置等功能,进行更加高级的数据预处理,如需了解更多的内容,可前往SPSS中文网站。

   

  作者:泽洋

标签:SPSS数据预处理

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