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SPSS--专业的数据预处理应用软件

发布时间:2021-06-21 15: 27: 13

统计学信息采集的原理就是:在收集数据时,要尽可能地收集粒度更小的信息,以方便后期进行数据分析时可以有更大的发挥空间。因此,后期数据分析前的数据预处理也变得常见且至关重要。

一款专业的数据预处理软件是我们必不可少的,今天要演示的这款IBM SPSS Statistic就是一款可用于Windows系统和Mac系统的专业统计与数据预处理软件,我们来看看它如何帮我们处理一些特定数据。

一、变量重新分组

当我们有一列指标数据,如出生年份,此时需要进行预处理,将2000年前出生的分为一批,2000年后出生的分为另一批,并作为一个新的自变量,我们就可使用【转换】中的【重新编码为不同变量】功能。

首先将“年份”拉入右侧字符串变量中,然后在输出变量填入名称为“年份预处理”,作为新的变量名称,最后点击“旧值与新值”按钮。

图1:重新编码为不同变量

在旧值与新值界面中,勾选“范围”,设定范围从0到2000,它们的新值是0;再设定范围从2000到999999,它们的新值为1,如图2。

图2:填入新值旧值

随后我们点击“确定”,SPSS会自动帮我们计算得到新的变量值,如下图3红框,这样我们就完成了数据预处理中的变量重新分组。

图3:分组结果

二、数据加权

什么是加权?加权就是在初始数据的基础上,增加或减少某些数据的比重,调整它们的重要性,通过人为地调整,以此来增加统计分析的正确率。

点击【数据】中下方的【个案加权】,然后勾选“个案加权依据”,填入要加权的频率变量,如“男女权重”,最后点击“确定”完成个案加权。

图4:个案加权

此时我们在SPSS软件的右下角就可以看到“权重开启”的提示标志,在之后的模型统计中,我们就可以看到加权带来的分析结果的改变了。

图5:加权提示

三、填充缺失值

我们在收集数据时,有时候会有无法收集的数据,这种情况就会产生缺失值,对于缺失值的数据,我们一般会使用“平均值”或“中位数”进行填充。

SPSS提供了更多缺失值填充的方式,点击【转换】--【替换缺失值】,然后将缺失值列变量填入“新变量”中,下面选择填充的方法,可选的方法有五种,我们按需选择即可。

图6:缺失值填充

以上介绍了常用的三种数据预处理的情况和方法,除了这三种外,IBM SPSS Statistics还有许多工具和插件,支持更多更复杂的数据预处理情况。更多关于数据预处理和数据统计分析的教程,大家可以到SPSS中文网站上查阅。 

作者署名:包纸

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标签:SPSS数据预处理

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