IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics多项排序功能详解

IBM SPSS Statistics多项排序功能详解

发布时间:2021-07-09 11: 38: 13

排序功能是数据统计软件必不可少的一项主要功能,当我们在进行缺失值的查找、重复值的查找以及数据排名时,排序功能就显得非常方便有用。掌握好IBM SPSS Statistics的排序功能,是熟练掌握SPSS的前提,别看只是小小的排序功能,里面的门道可真不少。

接下来我来一一为大家讲解IBM SPSS Statistic软件的排序功能。

一、单变量排序

首先来讲讲单个变量的排序功能,这点和Excel的排序是非常相似的,我们点击表头,打开变量右键菜单,可以看到“升序排序”功能和“降序排序”功能,如图1,点击它们可以对变量进行单个排序。

图1:升序降序排序

二、个案排序

第二个排序功能是个案排序功能,它针对的主体是数据个案而不是单个变量。我们点击【数据】-【个案排序】,进入个案排序界面,然后输入排序的依据变量,选择排序顺序是升序还是降序,点击“确定”,即可对数据的个案进行排序。

图2:个案排序

三、多变量排序

多变量排序的话,使用到的功能依旧是上图2的个案排序,只不过排序依据为多个变量。比如下图3,表示先按照A变量进行升序排序,如果A变量相同的情况下,再按照B进行升序排序,其中A变量为主要依据,B变量为次要依据。

图3:多变量排序

四、个案排秩

作为数据分析或展示,我们在数据排序之后如果再加上一列名次,记忆效果会更好。点击【数据】-【个案排秩】,输入排序变量,将秩1赋予最大值,然后点击“绑定值”按钮,选择分配给绑定值的秩为低。

图4:个案排秩

个案排秩后的数据结果见图5,其中RAN002表示排列出来的名次,time为104的数据排名第一位;time为102的数据排名第七位。

图5:个案排秩结果

五、条件分组排序

最后一个较为复杂的排序功能是条件分组排序功能。第一步,点击“可视分箱”,填写分箱化变量名称,随后点击“生成分割点”,输入第一个分割点位置和分割点数,如本例的80和5,点击确定,再点击生成标签,此时分箱界面见图6。

图6:可视分箱

点击确定后我们就将数据按照大于等于80和小于80分成了两组,接下来选择【数据】-【拆分文件】,对数据进行分组排序。

界面如图7,我们选择“比较组”,然后设置分组依据为分箱后生成的变量,选择“按分组变量进行文件排序”,最后点击确定。

图7:拆分文件

图8就是条件分组后的排序结果,其中1、2、3、4、5这五个分组都对time变量进行了降序排序。

图8:分组排序结果

上述就是关于IBM SPSS Statistics中提供的五种不同排序的相关功能,灵活用好这些排序功能,能帮助我们在统计分析过程中得到更直观的视图结论,同时有助于我们快速了解数据和推进数据分析过程的整体效率。

作者署名:包纸

展开阅读全文

标签:spss多项排序功能

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合并文件的操作步骤 spss合并文件变量怎么配对
可以使用两种方式合并两个数据文件中的数据,一是包含相同个案但不同变量的数据集,另一个是包含相同变量但不同个案的数据集,本文主要向大家介绍如何合并包含相同个案但不同变量的数据集。关于SPSS合并文件的操作步骤是什么,SPSS合并文件变量怎么配对,结合实例,向大家作简单介绍。
2023-11-06
spss计算变量如何计算平方 spss计算变量如何全选
以变量为单位管理并处理数据,是使用SPSS进行建模统计分析的基础。对于有经验的数据分析工作者,这部分工作要占整个统计分析工作的70%以上。管理变量大致包括两部分内容,变量赋值(或称为变量计算)和变量转化。本文主要向大家介绍变量计算的内容,例如SPSS计算变量如何计算平方,SPSS计算变量如何全选。
2023-11-04
spss卡方检验结果线性关联是什么 spss卡方检验结果没有连续性校正
对于两组连续性变量,一般通过回归分析判断两者是否存在相关关系。对于离散型变量,则需借助卡方检验判断两者之间是否存在相关关系。变量数据类型不同,SPSS卡方检验提供的结果形式也有所不同,因此很多用户会感到不解。本文结合实例向大家介绍SPSS卡方检验结果线性关联是什么,SPSS卡方检验结果没有连续性校正原因是什么。
2023-11-02
spss回归分析如何操作 spss回归分析的基本步骤
通过回归分析,可以了解变量间是否存在相互依赖的定量关系。根据方程类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。根据变量的数目多少,回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析。本文以最简单的一元线性回归分析为例向大家介绍SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤。
2023-10-31
spss方差齐性检验如何操作 spss方差齐性检验怎么看方差齐不齐
方差的大小代表了数据分布的离散程度,方差大,数据分布越分散,方差小,数据分布越集中。组间数据分布离散程度差别较大时,是不能进行比较的,此时不能确定两组数据的差异来源于组间还是组内,因此方差齐性检验是进行组间数据比较的基础。关于SPSS方差齐性检验如何操作,SPSS方差齐性检验怎么看方差齐不齐,本文借助实例,向大家作简单介绍。
2023-10-25
spss线性回归图怎么做 spss线性回归图怎么看结果
借助回归分析,我们可以了解到两组变量是否存在具有统计学意义的依赖关系,描述这种依赖关系的方程是什么,方程可以在多大程度上解释因变量的变化。使用SPSS,不仅可以简便的完成回归分析,还可以为变量绘制散点图,便于大家直观的了解变量间关系。关于SPSS线性回归图怎么做,SPSS线性回归图怎么看结果,本文借助实例,向大家做简单的介绍。
2023-10-25

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: