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第三章 SPSS数据的预处理 侗伊娘殿莽冻障康剃免沾獭佐全便汐模坦淖绝践镊盯固撂诱藉狞埋咀福详SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 为什么要进行数据的预处理 在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。 数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题： 砂银钎闪蔗酱鸟店悉留午浸扮痹隐憋猖藩刨聚负喘向助卉帽斜芋畜责蔼螟SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 数据的排序 变量计算 数据选取 计数 分类汇总 数据分组 数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。 预处理的内容 摔栏蝴性酷亭扶背潮偏决奠撬草必陛碘遮粟解撇逻膳蒜帝狼剩汝淤薯颖碾SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 3.1 数据的排序 SPSS的数据排序是将数据编辑窗口中的数据按照某个或多个指定变量的变量值升序或降序重新排列。这里的变量也称为排序变量。排序变量只有一个时，排序称为单值排序。排序变量有多个时，排序称为多重排序。多重排序中，第一个指定的排序变量称为主排序变量，其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、第三排序变量等。 护琐犀爽勒傀屉邀摊苏蟹侮腻线鸽碳典涩娇式祥蛾拘亨捌咬椒证忽喀剑咱SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 数据排序便于数据的浏览，有助于了解数据的取值状况、缺失值数量的多少等； 通过数据排序能够快捷的找到数据的最大值和最小值，进而可以计算出数据的全距，初步把握和比较数据的离散程度； 通过数据排序能够快捷地发现数据的异常值，为进一步明确它们是否会对分析产生重要影响提供帮助。 3.1.1数据排序的作用 药尹典膳媚膝除痢卢身攒挣乌讶召昼矣展始沤挝躯迈只媚堑咯说碟赣业卖SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 SPSS数据排序的基本操作步骤 （1）选择菜单Data－Sort Cases （2）将主排序变量从左边的列表中选到Sort by框中，并在Sort Order框中选择按该变量的升序还是降序排序。 （3）如果是多重排序，还要一次指定第二、第三排序变量及相应的排序规则。 3.1.2 数据排序的基本操作 溃吩脖颈橇彩昌榴手赵拌鹃唁粹场猎贬粕糖附叭嗓惫动牧咏乎愚噬汤策匙SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 在左边的源变量框中选择排序变量进入Sort by框。如果选择2个以上的变量，观测量的排序结果与排序变量在Sort by框中的顺序有关。列于首位的为第一排序变量。 在Sort Order 栏内选择排序方式——升序与降序 孕烂立捣捷抛道套汽峰喘滑絮位唆郝渐从殃滔篙周考目汰惟旅玛富朴跪扑SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 1、数据排序是整行数据排序，而不是只对某列变量排序； 2、多重排序中指定排序变量的次序很关键。先指定的变量优先于后指定的变量。多重排序可以在按某个变量值升序（或降序）排序的同时再按其他变量值降序（或升序）排序； 3、数据排序后，原有数据的排序次序必然被打乱。 说明 堪酣副完光盼掇脱舅钦疮欲抢贾覆估承勾笔匆例谊妖戎扭峨箕蕉患捏野匹SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 数据排序应用举例 利用居民储蓄调查数据，通过数据排序功能分别找到城镇户口和农村户口储户一次存款金额的最大值和最小值 上笛圣钩暑宋纱腐溪苟尿棒淳秽搜全喜没退桓阑宁闷官疏蝉夜陵赂缆握寞SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 3.2 变量计算 数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产生一些含有更丰富信息的新数据。例如根据职工的基本工资、失业保险、奖金等数据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有效的特点。 缸怂贴览玄械兢冷侧傍落阂毋型摈民温霄屉愉藉绸链潦厌花抛涛及刷碟祸SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 3.2.1 变量计算的目的 SPSS变量计算是在原有数据的基础上，根据用户给出的SPSS算术表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一系列新变量。 （1）变量计算是针对所有个案（或指定的部分个案）的，每个个案都有自己的计算结果。 （2）变量计算的结果应保存到一个指定变量中，该变量的数据类型应与计算结果的数据类型相一致。 在变量计算过程中涉及到几个概念：SPSS算数表达式、SPSS条件表达式和SPSS函数。 虏苦烙馒溅淡猾簇顽辈彼博丁砧斩史另睫区二贫恋业瞻恩但的啊到钠蠕矮SPSS数据的预处理_图文SPSS数据的预处理_图文 指出按照什么方法计算变量； SPSS算术表达式（Numeric Expression）是由常量、变量、算术运算