用输入和处理数据

一、用SPSS输入和处理数据

数据输入

在一般情况下，打开SPSS时会自动打开一个空的数据表（Data View）和一个变量表（Variable View）。如果要直接在SPSS中输入原始数据，只要按自己的需要定义变量、输入数据然后存盘就行了。

[例1.1]　输入表2-2的数据。

表2-2　学生成绩数据

输入数据最好先对变量进行定义。在第一列中依次输入“编号”“班级”等四个变量名，SPSS会自动为这些变量的其他属性赋予系统默认值。然后可以进行必要的修改，以满足实际需要。同时可以为变量加上标签，以对变量的含义进行更详细的说明。还可以通过定义数值标签对变量值进行定义。

当然，也完全可以先在数据表中输入数据，然后再对变量属性进行必要的定义，如图2-12所示。

图2-12　定义数值标签

用SPSS读入外部数据

在很多应用中需要用SPSS读入其他格式的数据，如Excel格式，文本格式等。完成这一任务有多种方式，而在数据量不大的情况下最简便的方式可能是“复制”+“粘贴”。

SPSS可以直接读取多种格式的数据。用SPSS读取Excel数据的步骤是：用鼠标选择“File Open Data”，将文件类型改为“Excel（*.xls）”，找到要打开的文件名，单击“打开”。在随后的对话框中选择要打开的数据表（因为Excel文件中可能包含多个数据表），需要的话再给定数据区域。如果数据表中不包含变量名的话取消选定“Read variable names from the first row of data”，单击确定就可以了。

注意如果Excel中的数据格式不够规范，SPSS可能无法正确读取数据，在用SPSS读入数据后要仔细审查数据是否正确。

用SPSS读取纯文本文件的过程与用Excel对文本文件进行分列的过程有些类似。

SPSS可以把数据存储为多种格式，SPSS格式的数据文件扩展名为“.sav”。当把SPSS数据文件存储为其他格式时，大部分情况下变量标签、数值标签定义会丢失。

用SPSS进行数据的排序、筛选和转置

[例2.1]　用数据表2-2输入的数据进行排序和筛选。

用鼠标选择“DataDSort Cases”，会弹出以下对话框（如图2-13所示）。选中“考试成绩”，单击中间的黑三角，把这个变量移至右面的矩形框中（这个过程也可以通过双击“考试成绩”完成）。再选择排序方式（升序或降序），点击“OK”按钮就可以了。

图2-13　数据排序

在数据分析中常常需要对数据的一个子集进行分析。这时需要首先从数据集中筛选出符合条件的数据。

假设需要筛选出成绩在85分以上的女生进行分析，选择Data DSelect Cases，进入Select Cases 对话框（如图2-14所示）。选择If condition is satisfied，然后单击If按钮进入If 对话框（如图2-15所示），在该对话框中的条件表达式栏中输入“考试成绩＞85＆性别=1”的条件表达式，单击Continue 按钮，在Select Cases 对话框中单击“OK”按钮。筛选的结果如图2-16所示：未被选中的观测的行号被打上了反斜杠（注意SPSS自动生成了一个筛选变量）。这样，在随后的分析中就会只对选中的观测进行分析了。如果想再次选中全部观测，再次打开图2-14的对话框，选择“All cases”就可以了。

在图2-14的对话框中如果把“Unselected cases are ”的选项改为“Deleted”，SPSS会删除未被选中的观测，但删除的观测是无法恢复的。SPSS还可以用其他方法筛选数据，例如从数据集中按一定比例随机选择数据，选择一定区域的数据等。

图2-14　筛选数据

图2-15　定义筛选条件

图2-16　筛选结果

SPSS进行数据转置的命令是Data Transpose，选定需要转置的变量，点击“OK”按钮就可以了，SPSS会产生一个新的数据文件，自动定义新的变量名和新变量的属性。

用SPSS函数计算新的变量

[例1.3]　根据表2-3的产值数据计算我国的产业比重。

表2-3　产值

单击SPSS Transform菜单的Compute命令，会弹出如图2-17所示的对话框。通过这个对话框可以以现有的变量为基础，利用SPSS丰富的函数计算出新的变量。

图2-17　用函数计算新变量

如果需要根据第一、第二、第三产业的产出计算一个新的变量GDP，在Target Variable的矩形框中输入新变量名GDP，在右面的函数类型中选择“Statistical”项，在右下方的函数中选择“Sum”函数，然后从左侧的变量表中把第一产业、第二产业、第三产业三个变量选到函数的参数中，用逗号隔开。点击“OK”按钮，新的变量就计算出来了。三次产业的产值比重也可以用类似的步骤计算得到。

[例1.4]　对表2-2考试成绩的数据进行重新编码。

Transform菜单中的Recode命令也经常用到。这个命令可以对已有的数据进行重新编码。假设要把百分制的成绩换算为九级制的成绩（0−59=1，F；60−64=2，D；65−69=3，D+；70−74=4，C；75−79=5，C+；80−84=6，B；85−89=7，B+；90−74=8，A；95−99=9，A+）。单击TransformDRecodeDinto different variables，会得到如图2-18所示的对话框。把左侧考试成绩变量选入中间的矩形框，在右侧的矩形框中输入变量名“九级制”，单击下面的“Change”项，这时中间的矩形框中会出现以下对应关系：考试成绩→九级制。

图2-18　对数据重新编码

接下来单击“Old and News Values”按钮，会弹出如图2-19所示的对话框。可以用这个对话框来定义新旧数值的对应关系。在Old Value栏中首先选择“Range：Lowest through”的选项，在矩形框中输入59，在New Value中输入1。这时Add按钮变亮，单击这个按钮，在右下方的矩形框中出现了Lowest through 59D1的对应关系。接下来在左侧选择并输入区间60 through64，在右侧输入新变量值2，依次类推。最后一个区间可以输入为 95 through Highest。定义好这些对应关系以后，单击“Continue”键，再单击图2-18中的“OK”按钮，就可以完成重新编码的过程了，如图2-19所示。

图2-19　定义新旧数值的对应关系

最后，用前面讲过的方法为新变量“九级制”加上数值标签：1=“F”，2=“D”，9= “A+”。整个重新编码过程就完成了。计算结果如图2-20所示。

图2-20　重编码得到的新变量