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《第三章 transform——data 菜單詳解》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第三章Transform/Data菜單詳解本章主要介紹數(shù)據(jù)管理的基本內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)的合并、拆分、轉(zhuǎn)置、編碼等內(nèi)容，是進行正式統(tǒng)計分析前的重要一步。Transform菜單主要針對數(shù)據(jù)中變量的變換，如根據(jù)已知變量產(chǎn)生一個新的變量，Data菜單主要針對數(shù)據(jù)庫的維護，如數(shù)據(jù)文件的合并、拆分、匯總等。3.1SPSS對話框元素介紹下面所介紹的是在SPSS所有的統(tǒng)計分析中都會出現(xiàn)的典型的對話框，了解對話框的基本結構有助于更好的掌握SPSS。一、一級對話框元素介紹1、候選變量列表框2、選入變量列表框3、變量移動鈕4、五個標準按鈕5、其他按鈕二、二級對話框元素介紹1、單選框2、復選框3、下拉列表
2、框4、文本框以回歸分析（Analyze——Regression）三、對話框常用操作技巧（略）見書P303.2Transform菜單詳解本菜單功能豐富，主要針對數(shù)據(jù)文件中的變量進行各種轉(zhuǎn)換。一、Compute過程（重點掌握）Compute過程是Transform菜單中最常用的一個過程，功能是用于給變量賦值。例1：見書P31（演示操作過程）方法一：第一步：產(chǎn)生一個新變量“new”,并給該變量賦值1；第二步：對該新變量進行修改，修改條件：當血磷值超過1的時候，令“new”的取值為2方法二：用邏輯函數(shù)any例2：打開cars.sav文件，對產(chǎn)地為歐洲的汽車的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，將“馬力”增加
3、20函數(shù)介紹：1、Arithmetic函數(shù)——數(shù)學函數(shù)Abs(?)——返回變量的絕對值Arsin（？）——返回變量的反三角函數(shù)值Mod(?,?)——返回數(shù)值表達式除以模數(shù)后的余數(shù)，要求模數(shù)不能為0Rnd（？）——返回數(shù)值表達式四舍五入后得到的整數(shù)值Trunc(?)——返回數(shù)值表達式截尾以后得到的整數(shù)值2、CDF返回累積分布函數(shù)的累積概率值如：CDF.Normal(X1,0,1)=X2X1X2-20.02-10.1600.510.8420.983、日期和時間函數(shù)(略)4、隨機變量函數(shù)（Randomnumbers）RV.Normal(mean,stddev)——返回來自指定均值和標
4、準離差的正態(tài)分布的隨機數(shù)RV.EXP（shape）——返回服從指定參數(shù)的指數(shù)分布隨機數(shù)RV.Possion（mean）——返回服從指定均值的泊松分布的隨機數(shù)RV.Uniform(min,max)——返回指定最小值和最大值的均勻分布的隨機數(shù)(1)產(chǎn)生一系列隨機數(shù)（操作講解）(2)應用：如有100個case,想打亂它們的順序，該如何解決？方法：首先產(chǎn)生一個均勻分布的隨機數(shù)，然后按隨機數(shù)進行排序后即可。如：從編號為1~300的燈泡中隨機抽20個進行檢驗，如何實現(xiàn)？方法：運用計算機產(chǎn)生20個1到600間的隨機數(shù)，取出他們對應的燈泡進行檢驗即可。5、統(tǒng)計函數(shù)CFVAR（標準離差/均值）；
5、MAX/最大值；MIN/最小值；MEAN/均值；SD/標準差；SUM/求和；VARIANCE/方差例:運用產(chǎn)生隨機數(shù)的方法產(chǎn)生一個數(shù)據(jù)文件，文件命名為chengji.sav,包含學號(x1)，語文(x2)、數(shù)學(x3)、英語(x4)四個變量名，計算各門功課的平均成績/總分。6、邏輯函數(shù)ANY7、字符串函數(shù)8、轉(zhuǎn)換函數(shù)converse主要用于字符型變量與數(shù)值型變量的轉(zhuǎn)換二、Count過程該過程用于標示某個值或某些值在某個變量的取值中是否出現(xiàn)。標示：SPSS會自動用數(shù)字1來標注滿足所需條件的記錄。例1：見書P32如果想知道哪些記錄的血磷脂在2~3之間，則可以通過count過程實現(xiàn)。
6、（操作）例2：在cars.sav文件中標出美國產(chǎn)的汽車馬力在135以下的記錄注意：Count在標示數(shù)據(jù)的過程中，不能對同時滿足多個取值條件的記錄進行標示，只能對滿足某一個條件的變量進行標示。三、Recode過程該過程用于將原變量按照某種一一對應的關系生成新變量，可以將新值賦給原變量也可以生成一個新變量。例1：見書P33（操作）例2：打開cars.sav，將美國產(chǎn)的汽車進行編碼，馬力在100以下的取值為0，馬力在100~200的取值為10，馬力在200以上的取值20，生成新變量temp四、RankCases過程該過程是專門履行排次序的功能的。因為在非參數(shù)統(tǒng)計中，經(jīng)常要用到秩次這個
7、統(tǒng)計量。例：請分組計算血磷脂的秩次。五、其他菜單1、RandomNumberSeed該過程用于隨機種子的設定，可以保證隨機數(shù)重復出現(xiàn)操作：固定隨機種子，并產(chǎn)生20個隨機數(shù)不固定隨機種子，并產(chǎn)生20個隨機數(shù)2、AutomaticRecode（與Rankcase過程相似，略）3、ReplaceMissingValue與CreateTimesSeries均屬于針對于時間序列數(shù)據(jù)，此處略。3.3Data菜單詳解Transform傾向于對變量進行處理操作，而Data傾向于對整個數(shù)據(jù)文件進行處理操作該菜
