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SPSS重新編碼之編碼為相同或不同的變量

發布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統計、推斷性統計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數據分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數據中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產品質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。

IBM SPSS Statistics重新編碼功能,包含了重新編碼到相同的變量、重新編碼到不同的變量、自動重新編碼的功能。本文將重點講解重新編碼為相同或不同變量的功能。

重新編碼到相同的變量,可對數值變量和字符串變量重新編碼,但新編碼必須與現有變量是相同的數據類型(數值或字符串)。重新編碼到不同的變量,則可將數值變量重新編碼為字符串變量,反之亦然。

一、重新編碼到相同的變量

首先,先演示重新編碼到相同的變量的功能。我們使用的是一組包含滿意度數值的數據,目標是將滿意度為5或4的數值重新編碼為1,將滿意度為3或2或1的數值重新編碼為0。

滿意度數據

圖1:滿意度數據

1、使用重新編碼為相同變量功能

如圖2所示,打開IBM SPSS Statistics轉換菜單中的“重新編碼為相同的變量”。

重新編碼為相同變量功能

圖2:重新編碼為相同變量功能

2、選擇變量

接著,在如圖3所示的設置面板中,將“滿意度”添加為數字變量(即需重新編碼的變量)后,單擊“舊值和新值”按鈕。

選擇數字變量

圖3:選擇數字變量

3、匹配舊值與新值

接著,如圖4所示,在舊值與新值中都選擇“值”選項,并分別將舊值5、4與新值1匹配,將舊值3、2、1與新值0匹配。設置完成后,單擊“繼續”。

匹配舊值與新值

圖4:匹配舊值與新值

4、完成變量的重新編碼

如圖5所示,可以看到,原變量已經重新編碼為1、0的新值。

需要注意的是,重新編碼為相同變量功能是直接在現有變量上更改編碼的,如果不希望更改現有變量的值,就需要使用重新編碼為不同的變量。

完成滿意度編碼的重新編碼圖5:完成滿意度編碼的重新編碼

二、重新編碼到不同的變量

接下來,我們使用一個新的數據組演示重新編碼到不同變量的功能,目的是要將滿意度的字符串值重新編碼為數值型值。

滿意度數據

圖6:滿意度數據

1、使用重新編碼為不同變量功能

如圖7所示,打開轉換菜單中的重新編碼為不同變量功能。

重新編碼為不同變量功能

圖7:重新編碼為不同變量功能

2、選擇變量

接著,如圖8所示,將滿意度變量添加到輸出變量中,IBM SPSS Statistics已自動識別滿意度變量為字符串變量。

添加輸出變量

圖8:添加輸出變量

接著,如圖9所示,設置輸出變量的名稱與標簽后,單擊“變化量”按鈕,將名稱與標簽應用到左側的方框中。然后,再單擊“舊值和新值”按鈕,進行舊值與新值的匹配。

設置輸出變量名稱與標簽

圖9:設置輸出變量名稱與標簽

3、匹配舊值與新值

如圖10所示,我們在舊值中分別將非常滿意、比較滿意、一般、比較不滿意、非常不滿意與新值中的5、4、3、2、1相匹配。

另外,還可通過“輸出變量是字符串”選項將新值設置為字符串值,或通過“將數字字符串轉換為數字”將新值設置為數字型數值(當數字為字符串值時使用)。

匹配舊值與新值

圖10:匹配舊值與新值

4、完成變量的重新編碼

完成了變量的重新編碼后,如圖11所示,可以看到,數據集中出現了一個新的變量“滿意程度數值”,其中包含了“滿意度”變量重新編碼的數值。

完成滿意度編碼的重新編碼圖11:完成滿意度編碼的重新編碼

以上就是SPSS重新編碼為相同或不同的變量應用介紹。大家可以根據實際情況選用不同的編碼方式,另外,還可以使用自動編碼的方式,提高工作效率。


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
本文章關鍵詞: SPSS重新編碼 
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