SPSS数据的预处理.
SPSS数据的预处理
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
SPSS数据的预处理实验报告
实验报告姓名学号专业班级课程名称统计分析SPSS软件实验室成绩指导教师实验名称SPSS数据的预处理一、实验目的:学会SPSS数据的基本预处理：排序、分组、分类汇总、变量计算、筛选数据二、实验题目：根据数据文件“住房状况调查.sav"，完成以下要求：（1）按现住面积（降序）、家庭收入(降序）、年龄(升序）进行多重排序。
(2）根据家庭收入的数据分布状况，选择恰当的组数和组距进行分组。
(3）根据从业状况进行分类汇总，计算各行业的现住面积的平均值和标准差（4）计算人均收入、人均住房面积、计划面积和现住面积的差。
（5）将数据文件分成两份文件，第一份数据文件要求是“常住人口不少于3人”且“现住面积在50平方米以下"的调查数据;第二份数据文件要求是按照简单随机抽样所选取的70％的样本数据.三、实验步骤（最好有截图）：（1）打开“住房状况调查.sav”文件。
选择菜单：【Data】→【Sort Cases】，再指定现住面积变量到【Sort by】框中,并选择【Sort Order】框中的选项指出该变量按降序排序，并依次指定第二家庭收入变量按降序排列,最后再指定第三年龄变量按升序排列。
按“OK”键确定。
最后保存文件。
至此，数据编辑窗口中的数据便自动按用户指定的顺序重新排列并显示出来,如下图（2)打开“住房状况调查。
sav”文件。
选择菜单：【Transform】→【Recode into Different Variables】，选择分组变量到【Numeric Variable-〉Output】框中。
这里选择“家庭收入”。
在【Output Variable】框中的【Name】后输入存放分组结果的变量名，并按“Change”按钮确认,这里的变量名为收入分布。
按“Old and New Values”按钮进行分组区间定义，按组距10000,组数4进行分组。
最后保存文件。
如下图(3) 打开“住房状况调查.sav”文件。
论文写作中如何利用SPSS进行数据预处理与清洗
论文写作中如何利用SPSS进行数据预处理与清洗在进行论文研究时，数据预处理与清洗是非常重要的一步。
数据的质量直接影响着研究结论的可信度和准确性。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究人员进行数据的预处理和清洗。
本文将介绍如何利用SPSS进行数据预处理与清洗的方法和步骤。
一、数据导入与查看在使用SPSS进行数据预处理与清洗之前，首先需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV等常见格式。
导入数据后，可以使用SPSS的数据查看功能，对数据进行初步的了解和分析。
可以查看数据的结构、变量类型、缺失情况等信息，以便后续的数据处理工作。
二、数据清洗1. 处理缺失值缺失值是指数据中的某些变量或观测值缺失的情况。
在进行数据分析之前，需要对缺失值进行处理。
SPSS提供了多种处理缺失值的方法，包括删除缺失值、插补缺失值等。
可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。
2. 处理异常值异常值是指数据中的一些极端值或离群值，可能会对分析结果产生影响。
在数据清洗过程中，需要对异常值进行处理。
SPSS可以通过计算变量的均值和标准差，识别出异常值，并进行相应的处理，如删除或替换。
3. 数据转换与标准化在进行数据分析之前，有时需要对数据进行转换和标准化，以便更好地满足统计分析的要求。
SPSS提供了多种数据转换和标准化的方法，如对数转换、归一化等。
可以根据具体研究需求选择合适的方法进行数据处理。
三、数据预处理1. 变量选择在进行数据分析之前，需要根据研究目的和问题，选择合适的变量进行分析。
SPSS可以通过变量筛选功能，根据变量的相关性、方差分析等指标，选取与研究问题相关的变量。
2. 数据分组在某些情况下，需要对数据进行分组分析。
SPSS提供了数据分组的功能，可以根据变量的不同取值，将数据分为不同的组进行分析。
第三章-SPSS数据预处理(1)
数据选取的方法
按指定条件选取
随机选取 选取某一区域内的样本 通过筛选变量选取
诚信求是，笃学致公
3.3 数据选取
数据选取的基本步骤
选择菜单【数据->选择个案】； 若使用全部个案，选中【全部个案（A）】 否则可按其他方式选择部分个案。
练习：基本知识点统计.sav
（1）选择“金融学院”学生的数据作为待分析对象； （2）随机选择 50%的个案作为待分析对象。
SPSS算术表达式的操作步骤
选择菜单【转换->计算变量】； 在【数字表达式（E）】输入表达式；
在【目标变量（T）】存放计算结果的变量，可以是新变量，也可以覆盖已 有变量。
若希望对符合一定条件个案计算，单击【如果（I）】，选择【如果个案满 足条件则包括（F）选项】，输入条件表达式。
若指定存放计算结果的变量为新变量，SPSS会自动创建；若变量已存在， 则会覆盖原来旧值。
诚信求是，笃学致公
3.2 变量计算
（1）SPSS算术表达式
由常量、变量、算术运算符、圆括号、函数等组成的式子； 运算符主要包括： +、-、*、/、**(乘方）；
操作对象的数据类型是数值型；
在同一算术表达式中的常量及变量的数据类型应该一致，否则无法计算。
诚信求是，笃学致公
3.2 变量计算
依次指定第二、第三等排序变量及相应排序顺序。
诚信求是，笃学致公
3.2 变量计算
变量计算的目的
派生新变量： 根据职工的基本工资、失业保险和奖金派生变量“实际 月收入”； 变换数据的原有分布：对非正态变量的对数变换、对时间序列平稳处 理；
变量计算的相关概念
SPSS算术表达式 SPSS条件表达式 SPSS函数
第3章 SPSS数据的预处理(上机1)
第三章第三章spssspss数据的预处理数据的预处理上机上机11上机作业上机作业2利用前面所做居民储蓄调查数据的数据将其按常住地升序收入水平升序存款金额降序进行多重排序
第三章 SPSS数据的预处理 （上机1）
上机作业
1、实践SPSS数据的排序、计算与选取。 2、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 将其按常住地(升序)、收入水平(升序)、存款金额 (降序)进行多重排序 。 3、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。其 中，第一份数据文件为存储常住地“沿海或中心 繁华城市”且本次存款金额在1000~5000元之间 的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽 样所选取的70%的样本数据。 4、利用前面所做“学生成绩”合并数据，计算 每个学生课程的平均分和标准差同时计算男生 和女生各科成绩的平均分。
SPSS之数据预处理
三、分析前数据预处理
本章主要介绍数据的主要预处 理过程，主要包括数据的排序、 理过程，主要包括数据的排序、转 拆分、合并、选择、加权、 置、拆分、合并、选择、加权、和 转换。 转换。
数据预处理
1.数据排序（Sort Cases） 2.数据转置（Transpose） 3.文件拆分（Split File） 4.文件合并（Merge File） 5.选择（Select Cases） 6.加权（Weight Cases） 7.转换（Count，Recode等）
数据文件合并
个案合并( 1. 个案合并(Add Cases ）
演示：商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店 商店
具体的解释可以点击help 具体的解释可以点击
2.变量合并(Add Variable） 2.变量合并(Add Variable） 变量合并 两种情况： 两种情况： 含有多个共同变量的一般合并； 含有多个共同变量的一般合并； 通过一个关键变量的合并－ 通过一个关键变量的合并－排序 演示：商店1.sav ,商店 商店2.sav 演示：商店1.sav ,商店2.sav
Variables栏中放入将要进行转置的变量名 栏中放入将要进行转置的变量名 Name variable：变量命名栏。该变量的 ：变量命名栏。 数据将作为转置后的变量名。 数据将作为转置后的变量名。 如不是将所有数据进行转置， 如不是将所有数据进行转置，则会有提示 为参加转置的数据将丢失。 为参加转置的数据将丢失。
对话框
6、数据加权 、
数据加权： 数据加权：[Data] →[Weight Cases]； [Weight Cases]； 加权是一种通过人为方法来调节样本或数 据大小的方法。 各门课程的学分数不同， 据大小的方法。如：各门课程的学分数不同， 不能算简单的平均， 不能算简单的平均，而要根据不同的学分进 行加权处理。 行加权处理。 注意： Cases后数据编辑窗没有变 注意：Weight Cases后数据编辑窗没有变 但在右下角显示“ on”字样 字样。 化，但在右下角显示就是利用原有数据， 数据转换，就是利用原有数据，通 过某种函数或数值之间的联系， 过某种函数或数值之间的联系，转换关 系来生成新数据， 系来生成新数据，为达到特定的统计目 的作准备。 的作准备。 如：将汽车的耗油量由每英里耗 油量为多少加仑转变为每公里多少公 升。
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
spss数据的预处理基本统计分析心得感悟
在进行SPSS数据的预处理基本统计分析时,我有以下心得感悟：
1. 对数据进行清洗和筛选
在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和筛选,去除无用的数据和异常值,提高数据的准确性和可靠性。
2. 理解数据的分布情况
在进行基本统计分析时,需要理解数据的分布情况,包括数据的平均值、方差、标准差、偏度和峰度等统计指标。
这有助于了解数据是否符合正态分布,数据的离散程度,以及数据的分布形态。
3. 分析变量之间的关系
分析变量之间的关系可以使用相关分析、回归分析、t检验等方法。
通过分析变量之间的关系,可以了解不同变量之间的相关性,并找出影响变量的因素。
4. 对数据进行可视化处理
可视化处理是一种直观的分析方法,可以使用直方图、散点图等图表来表示数据的分布情况、变量之间的关系和趋势。
通过可视化处理可以更加直观地了解数据的特征和规律。
综上所述,进行SPSS数据的预处理基本统计分析需要仔细分析数据的特征,了解变量之间的关系,并运用统计分析和可视化处理等方法,以提高分析结果的精度和有效性。
spss数据文件的预处理实验报告
spss数据文件的预处理实验报告spss实习报告一、教学实验时间与地点：时间：年 1月9日至年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计数据软件教学实验课就是在我们在自学《统计学》理论课程之后所开办的一门课堂教学课。
通过教学实验，并使学生在掌控了理论知识的基础上，能够具体内容的运用所学的统计数据方法展开统计分析并化解实际问题，努力做到理论联系实际并掌控统计数据软件SPSS的采用方法。
通过对SPSS软件的自学和运用，增进对统计学科学知识的介绍和运用及对课程内容的认知,培育学生的自我非政府能力和动手能力。
三、实训的内容与要求教学实验的内容包含两个方面：个人教学实验和小组教学实验。
1、个人实训：（1）个人教学实验内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。
每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。
（2）小组教学实验任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。
2、教学实验建议：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所收集与整理的资料，运用选好的统计数据方法加以分析，建议资料整理、排序与叙述均在计算机上操作方式顺利完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。
四、教学实验的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
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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。多重排列时，数据首先按主排列 变量值的大小次序排序，然后对哪些具有相同 主排序变量值的数据值的数据，再按照第二排 序变量值的次序依次排序下去。
（1）简单条件表达式 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式 等组成的式子。其中关系运算符包括>、<、 ＝、～＝（不等于）、>＝、<＝。（nl<35） （2）复合条件表达式 又称逻辑表达式，是由逻辑运算符号、圆括 号和简单条件表达式等组成的式子。其中，逻 辑运算符号包括&或AND（并且）、|或OR （或者）、～或NOT（非）。NOT的运算优先 级最高，其次是AND，最低是OR。可以通过圆 括号改变运算的优先级。（nl<=35）and not （zc<3）
数据排序的基本操作
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。
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
说明
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。因此，在时间序列的数据中，如果数据中 没有标识时间的变量（如年份、月份、季度 等），则应注意保留数据的原始排列数据的排 列顺序，以免发生混乱。
SPSS算术表达式
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、算术运算符、圆括号、函数等 组成的式子。
• • •
•
字符型常量应当用引号括起来 变量是指那些已存在于数据编辑窗口中的原有变量 算术运算符主要包括＋、－、*、/、**（乘方） 操作的对象的数据类型为数值型。注意运算顺序。 在同一算术表达式中的常量及变量，数据类型应该 一致，否则无法计算
第三章 SPSS数据的预处理
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：
预处理的内容
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。
SPSS条件表达式
在变量计算中通常要求对不同的个案分 别按照不同的方法进行计算，于是就需 要通过一定的方式来指定个案； SPSS条件表达式是一个对条件进行判断 的式子。其结果有两种取值：如果判断 条件成立，则结果为真；如果判断条件 不成立，则结果为假。条件表达式包括 简单条件表达式和复合条件表达式。
数据排序应用举例(练习)
利用职工数据，通过数据排序功能分别 找到教授和讲师基本工资的最大值和是数据分析过程中应用最 广泛和重要的环节之一。它可以处理：
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。 对数据的原有分布状态进行转换：由于数据分 析和建模中某些模型对数据的分布有一定的要 求，因此可以利用变量计算对原有数据的分布 进行转换。
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。
SPSS函数
SPSS函数是事先编好并存储在SPSS软件中， 能够实现某些特定计算任务的一段计算机程 序。这些程序都有各自的名字称为函数名。 执行这些程序段得到的计算结果称为函数值。 函数书写的具体形式为：函数名（参数）
其中，函数名是SPSS已经规定好的，参数 可以是常量（字符型常量应用引号括起来）， 也可以是变量或算术表达式。参数可能是一个， 也可能是多个，各参数之间用逗号分隔。 SPSS函数大致可以分成八大类：算术函数、 统计函数、分布函数、逻辑函数、字符串函数、 缺失值函数、日期函数和其他函数。
数据排序的作用
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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。
SPSS函数
算术函数 Abs() sqrt() rnd() trunc() mod() 统计函数mean() sd() sum() max() min() 分布函数normal(x) uniform(x) 逻辑函数range() any() 字符串函数index(s1,s2) length(s) lower(s) 缺失值函数missing(x),x为数值型变量 日期时间函数Data.dmy(d,m,y) 其他函数Number(s，格式)