数据的编码录入与整

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1、第第1讲数据的数据的编码、录入与整理入与整理一、数据的一、数据的编码、录入与整理入与整理1.1.原理原理 是研究者利用SPSS进行统计分析的必要前提。就是把通过问卷调查获得的资料转变为SPSS能够识别的数据文件，为各种统计分析做好准备。2.2.数据数据编码概念概念 数据编码是指把需要加工处理的数据库信息，用特定的数字来表示的一种技术。根据一定数据结构和目标的定性特征，将数据转换为代码或编码字符，在数据传输中表示数据的组成，并作为传送、接受和处理的一组规则和约定。二、数据二、数据问卷与卷与编码（举例）例）问卷量表卷量表序号序号调查内容调查内容选项选项1您的性别：(1)男(2)女2你的文化程度：(

2、1)没上过学(2)小学(3)初中(4)高中(5)大专以上3您想选择下列哪些择偶条件(任选三项)：(1)相貌(2)文化水准(3)气质风度(4)志同道合(5)人品(6)家庭条件(7)个人收入(8)其他4您购买房屋时，会考虑哪些因素(任选)：(1)离工作地点的远近(2)小孩所就读的学校(3)居家附近的环境5您对心理学感兴趣：(1)不感兴趣(2)感兴趣(3)非常感兴趣6您对学英语感到厌恶：(1)不厌恶(2)厌恶(3)非常厌恶二、数据二、数据问卷与卷与编码（举例）例）变量名变量名编码编码样例样例第1题1-男；0-女男1第2题1-没上过学；2-小学；3-初中；4-高中；5-大专以上小学2第3题-11-相貌

3、；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他文化水准2第3题-21-相貌；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他志同道合4第3题-31-相貌；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他人品5第4题-工作1-选；0-不选选1第4题-学校1-选；0-不选不选0第4题-环境1-选；0-不选选1第5题A B C(A-1,B-2,C-3)A1第6题A B C(A-3,B-2,C-1)A3问卷编码方案问卷编码方案三、三、编码类型型1.1.数数值型数据型数据的的编码

4、数值型数据的编码就是根据调查问卷的评分标准对变量赋予分值。通常采用三点计分、四点计分和五点计分等方式进行评分 如选项A、B、C计分为1、2、3 如选项A、B、C、D计分为1、2、3、4 编码示例中的第示例中的第5、6题就是属于数就是属于数值型型编码第5题是正向数值型(被选项的程度越高，分值越大)第6题是反向数值型(被选项的程度越高，分值越小)变量名变量名编码编码样例样例第5题A B C(A-1,B-2,C-3)A1第6题A B C(A-3,B-2,C-1)A3三、三、编码类型型2.2.非数非数值型数据型数据的的编码 非数值型数据的编码，首先要确定编码规则，然后根据规则对变量赋予分值。双双值型型

5、变量的量的编码多采用“0、1”或“1、2”来赋值；如编码示例中的第1题 多多值型型变量的量的编码采用“1、2、3、”来赋值；如编码示例中的第2题 通常对非数值型数据编码，主要起到分组的作用，不能进行各种算术运算变量名变量名编码编码样例样例第1题1-男；0-女男1第2题1-没上过学；2-小学；3-初中；4-高中；5-大专以上小学2三、三、编码类型型3.多多项选择题 多项选择题就是题目答案的选项是多选项限定限定多多选项分分类法法 限定了一次最多可以选择项目的个数；不能直接对题目进行编码，必须先确定最多选择，并给每个选项建立一个变量；如编码示例中的第3题任意任意多多项二分法二分法 表示每一次可以任选

6、几个选项；编码方法把每一个被选项作为一个变量来定义，每个变量只能选择“1或0”；如编码示例中的第4题变量名变量名编码编码样例样例第3题-11-相貌；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他文化水准2第3题-21-相貌；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他志同道合4第3题-31-相貌；2-文化水准；3-气质风度；4-志同道合；5-人品；6-家庭条件；7-个人收入；8-其他人品5第4题-工作1-选；0-不选选1第4题-学校1-选；0-不选不选0第4题-环境1-选；0-不选选1四、缺失四、缺失值的的处

7、理理1.概念概念 缺失值是指在数据采集与整理过程中丢失的内容，往往会给统计分析带来一些麻烦和误差。2.类型型 用用户缺失缺失值在问卷调查中把不回答的选项当作缺失值来处理缺失值可用研究者能识别的数字来表示如“0、9、99”系系统缺失缺失值指计算机默认的缺失方式，如输入数据空缺、输入非法字符等通常把缺失值标记为“.”四、缺失四、缺失值的的处理理3.缺失缺失值处理方法理方法 替代法：采用统计命令或在相关统计功能中利用参数替代 Transform Replace Missing Values 剔出法：剔除有缺失值的题目或剔除有缺失值的整份问卷五、数据五、数据处理中的操作理中的操作术语个案个案(Case

8、s)一个研究对象就是一个个案；一个个案就是一条记录；在数据表格中表示为“一行”每一个个案记录的是一个研究对象各个属性的具体数值，如学生信息(姓名、性别、年龄等)个案个案学号姓名性别出生日期专业编号0604231张三男87-1-1010604253李四女88-6-30020605321王五女88-8-18030606002赵六男88-12-2402每一行为一条记录每一列为一个字段每个记录只能对应一个对象且仅为一个字段字段学生表学生表五、数据五、数据处理中的操作理中的操作术语样本本(Sample)是指具有共同属性的所有研究对象，如学生的所有信息 样本包含多个个案，在数据表格中表示为“n行”变量量(

9、Variable)是指问卷中每一个问题，数据库里字段，数据表格中表示为“一列”量量值(Value)是指问卷中的答案，也称为观测值，在SPSS系统里，单元格中的数值就是变量值六、定六、定义变量量启动SPSS后进入数据编辑窗口，显示为一个空文件，输入数据前首先要定义变量。建立数据文件 数据加工整理 统计分析解释分析结果定义数据文件结构录入、修改、保存数据六、定六、定义变量量定义变量所包含的内容：变量名(Name)：变量的名称变量类型(Type)：变量的类型宽度(Width)：存储变量值的最大值（1可存储1个字节的字符，2可存储1个汉字）小数位数(Decimals)：变量为数值类型时，小数后的位数变

10、量标签(Label)：对变量名的注释。光标在变量名上时，会显示该标签变量值标签(Values)：变量标签的取值缺失值(Missing Values)：定义缺失的值，例如，当定义99为缺失值时，当该变量的值为99时，把它认为是缺失值显示数据的列宽(Colums)：与上面“宽度”不同，它只管显示对齐方式(Align)：左对齐、右对齐、居中量度类型(Measure)：定比变量（Scale）、定序变量（Ordinal）、定类变量（Nominal）。只用于统计制图时坐标轴变量的区分和SPSS决策树模块的变量定义。六、定六、定义变量量 单击数据编辑窗口左下方的“Variable View”标签或双击列的题

11、头(Var)，打开变量定义窗口，进行变量定义。六、定六、定义变量量1.定定义变量名量名 在定义变量窗口中Name下的单元格中输入变量名 变量名必须以字母开头，长度不超过8个 SPSS保留的关键词不能作为变量名 AND、OR、NOT、WITH、TO、BY、GT、GE、LT、LE、EQ、NE、ALL等 SPSS中允许使用中文变量名，但尽量不要使用，以免出现兼容性问题六、定六、定义变量量2.定定义变量量类型、型、宽度及小数位数度及小数位数 在Type下单击单元格，打开变量类型窗口，选择变量类型常用变量类型有：数值型(Numeric)日期型(Date)货币型(Dollar)字符型(String)在Wi

12、dth、Decimal下单元格，选择宽度和小数位数，系统默认为“8”和“2”；或者在变量类型窗口中设置六、定六、定义变量量3.定定义变量量标签 在Label下单击单元格，输入变量标签 SPSS允许变量标签长度为255字节4.定定义变量量值标签 变量值标签是对变量的每一可能取值进一步描述，当变量是定类或定序变量时，非常有用。变量值标签系统默认为None 在Values下单击单元格，打开变量值标签窗口，输入变量值标签 六、定六、定义变量量5.定定义缺失缺失值 在在Missing下下单击单元格，打开缺失元格，打开缺失值窗口，窗口，输入缺失入缺失值 No missing values：没有缺失值 Di

13、screte missing values：定义13个单一数为缺失值 Range plus one optional discrete missing values：定义指定范围为缺失值，同时指定另外一个不在这一范围的单一数为缺失值六、定六、定义变量量6.变量定量定义的信息复制的信息复制 如果有多个变量的类型相同，可以先定义一个变量，然后把该变量定义的信息复制给新变量 操作步操作步骤：先定义一个变量 在该变量行号上单击右键，在快捷菜单中选择“Copy”选择同类型新变量所在行，单击右键，在快捷菜单中选择“Paste”七、数据的七、数据的录入入 定义完所有变量后，单击“Data View”标签，在

14、数据编辑窗口输入数据。数据录入如果按逐行进行，按Tab键改变行 数据录入如果按逐列进行，按Enter键改变列 系统默认的数据文件保存类型为“.sav”八、数据的八、数据的导入入 SPSS具有具有强大的与其他大的与其他软件共享数据文件的功能，所以能件共享数据文件的功能，所以能够导入多种格式的数据入多种格式的数据1.能能够导入入SPSS的数据文件：的数据文件：*.sys、*.por、*.xls、*.slk、*.w*、*.dbf、*.dat、*.syd、*.sas7dbat等2.导入数据文件的操作步入数据文件的操作步骤：执行菜单命令File Open Data”选择导入数据文件的类型 3.通通过复制

15、粘复制粘贴导入数据入数据 在原系统中打开需要导入的数据文件 复制粘贴到SPSS中八、数据的八、数据的导入入4.例一例一(1):把把Access中中中的中的“学生表学生表”信息信息导入到入到SPSS中中.a）.打开打开文件，文件，选中中“表表”对象，再象，再选中中“学生表学生表”。八、数据的八、数据的导入入4.例一例一(1):把把Access中中中的中的“学生表学生表”信息信息导入到入到SPSS中中.b）.菜菜单上，文件上，文件导出导出,“保存类型保存类型”选择选择“Microsoft Excel 97-Microsoft Excel 97-2003(.xls)2003(.xls)”,文件名自动

16、为文件名自动为“学生表学生表”“”“导出导出”八、数据的八、数据的导入入4.例一例一(1):把把Access中中中的中的“学生表学生表”信息信息导入到入到SPSS中中.c）.启启动SPSS，FileOpenDataOpenData，“文件文件类型型”选择“Excel(*.xls)”，找，找到到“学生表学生表.xls”文件后文件后“打开打开”d）.保存保存为：学生表：学生表.sav八、数据的八、数据的导入入4.例一例一(2):数据的数据的导入入 将EXCEL文件导入到SPSS中启启动SPSS;方法一：方法一：FileOpenData.OpenData.数据导入后，查看“Variable View

17、”标签中的字段名、类型、宽度等。方法二：方法二：练习通通过复制、粘帖的复制、粘帖的办法法 把中的数据通过复制，在SPSS中粘帖的办法导入到SPSS把把导入后的数据文件保存入后的数据文件保存为九、数据的整理九、数据的整理1.概念概念 数据整理是对录入的数据进行转换、检测、量表统分、个案选择、文件拆分与合并等操作，使原始数据生成后续研究所需要的数据。2.操作操作 SPSS实现数据整理的功能主要集中在“Data”和“Transform”两个菜单九、数据的整理九、数据的整理3.例二例二:数据分数据分值的的转换 数据分值的转换是通过对数据进行重新编码来实现的。在SPSS中主要通过Recode命令来实现九

18、、数据的整理九、数据的整理3.例二：数据分例二：数据分值的的转换Into Same Variables:编码后数据存放在原变量中，覆盖原数据Into Different Variables:编码后数据存放在新定义的变量中，保留原数据 九、数据的整理九、数据的整理3.例二：数据分例二：数据分值的的转换 假设一套量表共10题，每题有A、B、C三个选项，现有10个被试作答。要求根据评分规则，将被试的原始数据选择转换为量表分数注意：1、2、4、7、8、10：正向题3、5、6、9：反向题量表评分规则量表评分规则 题号选项12345678910A1131331131B2222222222C33131133

19、1310名被试的作答结果表名被试的作答结果表 题号被试123456789101ABBBABCACB2ABBCABCACB3ACBBABCABB4BBBBBACBCB5ACABBABABC6BCABABBBBA7BCCCABCABB8ACABBABACB9ABBBBACACB10BBBBABCBCC九、数据的整理九、数据的整理3.例二：数据分值的转换例二：数据分值的转换原数据转换后数据九、数据的整理九、数据的整理3.例二例二:数据分数据分值的的转换 数据数据输入：打开数据文件入：打开数据文件(2-recode.sav)Transform Recode Into Different Variabl

20、es Transform Recode Into Different Variables 打开“Recode”对话框，定义新变量名 打开“Old and New Value”对话框，定义转换规则九、数据的整理九、数据的整理4.例三例三:量表的量表的统分分 在数据录入过程中，输入的是最原始、最稳定的反应选项，但在后续的统计分析中通常需要对量表的总分进行推断统计。量表的统分工作包括分量表的统分和总量表的统分，SPSS中通常用“Compute”命令实现量表的统分工作九、数据的整理九、数据的整理4.例三：量表的例三：量表的统分分 以分值转化后的数据文件为例。假定该量表由2个分量表构成，其中1个量表由第

21、1、2、5、8、9题组成，另一个量表由第3、4、6、7、10题组成。计算出每一个被试的分量表分和总量表分。九、数据的整理九、数据的整理4.例三例三:量表的量表的统分分 打开数据文件。Transform Compute variable(计算分量表分flb1、flb2和总量表分zlb)统分结果保存为九、数据的整理九、数据的整理5.例四例四:数据的排序数据的排序 在数据统计分析中，通常需要限定选择部分个案进行研究，如抽取40%个案来研究 在SPSS中，主要通过Data Sort Cases九、数据的整理九、数据的整理5.例四：数据的排序例四：数据的排序 以数据文件为例，找出变量zlb的高低分组的分

22、组 一般以总个案的40%为界限确定高低分 九、数据的整理九、数据的整理6.例四：数据的排序例四：数据的排序 打开数据文件 Data Sort Cases 将分数排序，确定高分组和低分组的起点分数值 将变量zlb转换为变量zlb1;将高分组和低分组进行分组。因为以总个案的40%为界限确定高低分,所以高分组和低分组各取4个个案 10*40%=4(4个个案)根据排序可以确定高分组和低分组的起点分数值分别为22和20九、数据的整理九、数据的整理6.例五：数据的限例五：数据的限选 以SPSS系统随带数据文件为例 要求限选前20个个案进行后续统计分析。九、数据的整理九、数据的整理选择所有个案按指定条件选择

23、个案对个案进行随机抽样按比例大概抽样精确抽样按范围选择个案6.例五例五:数据的限选数据的限选 多余数据保留在原表中多余数据被删除九、数据的整理九、数据的整理6.例五：数据的限例五：数据的限选 打开数据文件。Data Select Cases 设置前20个个案。九、数据的整理九、数据的整理6.例六：数据加例六：数据加权 打开数据文件蔬菜销售.sav。统计该菜场当天平均菜价。九、数据的整理九、数据的整理6.例七：数据的例七：数据的计数数 打开数据文件。Transform Count Values with cases 作作业完成课堂示例完成课堂示例1-61-6思考数据的合并与数据的聚合差异思考数据的合并与数据的聚合差异下节展望下节展望描述性统计掌握和了解样本数据的统计特征和总体分布形式频数分析描述统计量探索性分析交叉列联表分析谢结束束谢