【文章內(nèi)容簡介】 不等于）、 ＝、 ＝ 。（ nl35） （ 2）復(fù)合條件表達(dá)式 又稱邏輯表達(dá)式，是由邏輯運(yùn)算符號、圓括號和簡單條件表達(dá)式等組成的式子。其中，邏輯運(yùn)算符號包括 amp?；?AND（并且）、 |或 OR（或者）、～或 NOT（非） 。 NOT的運(yùn)算優(yōu)先級最高，其次是 AND，最低是 OR。可以通過圓括號改變運(yùn)算的優(yōu)先級。（ nl=35） and not （ zc3） 2020/9/15 66 SPSS函數(shù) 是事先編好并存儲在 SPSS軟件中，能夠?qū)崿F(xiàn)某些特定計算任務(wù)的一段計算機(jī)程序。這些程序都有各自的名字稱為函數(shù)名 。執(zhí)行這些程序段得到的計算結(jié)果稱為 函數(shù)值 。 函數(shù)書寫的具體形式為： 函數(shù)名（參數(shù)） 2020/9/15 67 其中，函數(shù)名是 SPSS已經(jīng)規(guī)定好的，參數(shù)可以是常量（字符型常量應(yīng)用引號括起來），也可以是變量或算術(shù)表達(dá)式。 參數(shù)可能是一個，也可能是多個 ，各參數(shù)之間用 逗號 分隔。 SPSS函數(shù)大致可以分成八大類： 算術(shù)函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、分布函數(shù)、邏輯函數(shù)、字符串函數(shù)、缺失值函數(shù)、日期函數(shù)和其他函數(shù) 。 2020/9/15 68 （ 1）選擇菜單 Transform－ Compute，彈出Compute Variable對話框如下： 2020/9/15 69 （ 2）在 Target框中輸入存放計算結(jié)果的變量名。該變量可以是一個新變量，也可以是已經(jīng)存在的變量。如果指定存放計算結(jié)果的變量為新變量， SPSS會自動創(chuàng)建它；如果指定產(chǎn)生的變量已經(jīng)存在， SPSS會提問是否以計算結(jié)果覆蓋原有值。新的變量默認(rèn)為數(shù)值型，用戶可以根據(jù)需要單擊 Typeamp。Label按鈕修改，還可以對新變量加變量名標(biāo)簽。 （ 3）在 Numeric Expression框給出 SPSS算術(shù)表達(dá)式。可以手工輸入，也可以按窗口的按鈕以及函數(shù)下拉菜單輸入。 2020/9/15 70 （ 4）如果希望對符合一定條件的個案進(jìn)行變量計算，則單擊 If按鈕，出現(xiàn)下面的窗口，選擇 Include if case satisfies condition選項，然后輸入條件表達(dá)式。對不滿足條件的個案，將不進(jìn)行變量值計算，對新變量取值為系統(tǒng)缺失值。 2020/9/15 71 利用職工基本情況數(shù)據(jù)，依據(jù)職稱級別計算實發(fā)工資，再按職稱 1至 4將實發(fā)工資分別上調(diào) 50％， 30％， 20％， 10％。 032 變量計算的應(yīng)用舉例 2020/9/15 72 第三節(jié) 數(shù)據(jù)選取 數(shù)據(jù)選取就是根據(jù)分析的需要，從已收集到的大批量數(shù)據(jù)（總體）中按照一定的規(guī)則抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)（樣本）參與分析的過程，通常也稱為 抽樣 。 SPSS可根據(jù)指定的抽樣方法從數(shù)據(jù)編輯窗口中選出部分樣本以實現(xiàn)數(shù)據(jù)選取，這樣 后面的分析操作就只針對選出的數(shù)據(jù) ，直到用戶取消這種選取為止。 2020/9/15 73 （ 1）選取全部數(shù)據(jù) （ All cases） （ 2）按指定條件選取 （ If condition is satisfied ） SPSS要求用戶以條件表達(dá)式給出數(shù)據(jù)選取的條件， SPSS將自動對數(shù)據(jù)編輯窗口中的所有個案進(jìn)行條件判斷。那些滿足條件的個案，即條件判斷為真的個案將被自動選取出來，而那些條件判斷為假的個案則不被選中。 1. 數(shù)據(jù)選取的基本方式 2020/9/15 74 （ 3）隨機(jī)抽樣 （ Random sample of cases ），即對數(shù)據(jù)編輯窗口中的所有個案進(jìn)行隨機(jī)篩選，包括如下兩種方式： 第一，近似抽樣 （ Approximately） 近似抽樣要求用戶給出一個百分比數(shù)值， SPSS將按照這個比例自動從數(shù)據(jù)編輯窗口中隨機(jī)抽取相應(yīng)百分比數(shù)目的個案。 注：由于 SPSS在樣本抽樣方面的技術(shù)特點(diǎn)，抽取出的個案總數(shù)不一定恰好精確地等于用戶指定的百分比數(shù)目，會有小的偏差，因而稱為近似抽樣。 2020/9/15 75 第二，精確抽樣 （ Exactly） 精確抽樣要求用戶給出兩個參數(shù)。第一個參數(shù)是希望選取的個案數(shù)，第二個參數(shù)是指定在前幾個個案中選取。 SPSS自動在數(shù)據(jù)編輯窗口的前若干個個案中隨機(jī)精確地抽出相應(yīng)個數(shù)的個案來。 2020/9/15 76 （ 4）選取某一區(qū)域內(nèi)的樣本 （ Based on time or case range ），即選取數(shù)據(jù)編輯窗口中樣本號在指定范圍內(nèi)的所有個案，要求給出這個范圍的上、下界個案號碼。 這種抽樣方法適用于時間序列數(shù)據(jù)。 （ 5）通過過濾變量選取樣本 （ Use filter variable ），即依據(jù)過濾變量的取值進(jìn)行樣本選取。要求指定一個變量作為過濾變量，變量值為非 0或非系統(tǒng)缺失值的個案將被選中。這種方法通常用于排除包含系統(tǒng)缺失值的個案。 2020/9/15 77 說明： （ 1）完成數(shù)據(jù)選取后， SPSS以后的分析操作僅針對那些被選中的個案，直到用戶再次改變數(shù)據(jù)的選取為止。 （ 2）采用指定條件選取和隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行數(shù)據(jù)選取后， SPSS將在數(shù)據(jù)編輯窗口中自動生成一個名為 filter_$的新變量，取值為 1或 0。 1表示本個案被選中， 0表示未被選中。該變量是 SPSS產(chǎn)生的中間變量，如果刪除它則自動取消樣本抽樣。 2020/9/15 78 （ 1）選擇菜單 Data— Select cases （ 2）根據(jù)分析需要選擇數(shù)據(jù)選取方法 （ 3） Unselected cases are指定對未選中個案的處理方式 ? Filtered表示在未被選中的個案號碼上打一個 “ /”標(biāo)記； ? Deleted表示將未被選中的個案從數(shù)據(jù)編輯窗口中刪除。 2. 數(shù)據(jù)選取的基本操作 2020/9/15 79 Select Cases對話框 2020/9/15 80 利用 [02－ 1]居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù) ，根據(jù)不同的分析要求采用不同的數(shù)據(jù)選取方法抽樣： （ 1）如果只希望分析城鎮(zhèn)儲戶的情況，可以通過數(shù)據(jù)選擇功能采用指定條件的抽樣方法進(jìn)行抽樣； （ 2）如果只希望對其中的 70％的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可通過數(shù)據(jù)選擇功能采用隨機(jī)抽樣中的近似抽樣方法進(jìn)行抽樣。 數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用舉例 2020/9/15 81 第四節(jié) 計數(shù) 1. 計數(shù)目的 SPSS實現(xiàn)的計數(shù)是對所有個案或滿足某條件的部分個案， 計算若干變量中有幾個變量的值落在指定的區(qū)間內(nèi) ，并將計數(shù)結(jié)果存入一個新變量中的過程。例如對大學(xué)畢業(yè)班學(xué)生的成績進(jìn)行綜合測評時，可以依次計算每個學(xué)生的若干門課程中有幾門課程得了優(yōu)，有幾門課程得了良，有幾門課程不及格。 SPSS實現(xiàn)計數(shù)的關(guān)鍵步驟是： ? 指定哪些變量參與計數(shù)，計數(shù)的結(jié)果存入哪個新變量中 ? 指定計數(shù)區(qū)間（尤為關(guān)鍵） 2020/9/15 82 SPSS中的計數(shù)區(qū)間可以有以下幾種描述形式： ? 單個變量值（ Value） ? 系統(tǒng)缺失值（ Systemmissing） ? 系統(tǒng)缺失值或用戶缺失值（ System or usermissing） ? 給定最大值和最小值的區(qū)間（ n through m） ? 小于等于某指定值的區(qū)間（ Lowest through n） ? 大于等于某指定值的區(qū)間（ n through highest） 2. 計數(shù)區(qū)間 2020/9/15 83 上述后三個計數(shù)區(qū)間很容易理解。 例如 評價學(xué)生成績，成績?yōu)閮?yōu)的計數(shù)區(qū)間可以指定為90 through highest，成績?yōu)榱嫉挠嫈?shù)區(qū)間指定為 80 through 89，不及格的計數(shù)區(qū)間指定為Lowest through 59。 前三個計數(shù)區(qū)間實際上是一些離散的數(shù)據(jù)點(diǎn)，嚴(yán)格講并不是區(qū)間，但 SPSS仍將其歸在廣義區(qū)間的范疇內(nèi)，目的是方便一些其他的應(yīng)用。 2020/9/15 84 （ 1）選擇菜單 Transform－ Count，出現(xiàn)如下窗口： 3. 計數(shù)的基本操作 2020/9/15 85 （ 2）將參與計數(shù)的變量選到 Variables框中 （ 3）在 Target Variable框中輸入存放計數(shù)結(jié)果的變量名，并在 Target Label框中輸入相應(yīng)的變量名標(biāo)簽 （ 4）單擊 Define Values按鈕定義計數(shù)區(qū)間，出現(xiàn)如下圖窗口： 2020/9/15 86 通過單擊 Add、 Change、 Remove按鈕完成計數(shù)區(qū)間的增加、修改和刪除。 2020/9/15 87 （ 5）如果僅希望對滿足某條件的個案進(jìn)行計數(shù)，則單擊 If按鈕并輸入相應(yīng)的 SPSS條件表達(dá)式。否則，本步可略去。 2020/9/15 88 利用 [021]居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù) 分析儲戶收入的總體狀況。我們認(rèn)為如果儲戶收入今年比去年增加了，且認(rèn)為今后收入仍會增加，則認(rèn)為收入狀況較好。試分析有多少個儲戶的收入狀況較好。 計數(shù)的應(yīng)用舉例 2020/9/15 89 第五節(jié) 分類匯總 1. 分類匯總的目的 分類匯總 是按照某分類變量進(jìn)行分類匯總計算。 例如：某企業(yè)希望了解本企業(yè)不同學(xué)歷職工的基本工資上是否存在較大差距。最簡單的做法就是分類匯總，即將職工按學(xué)歷進(jìn)行分類，分別計算不同學(xué)歷職工的平均工資，然后可對平均工資進(jìn)行比較。 2020/9/15 90 再例如，某商廈希望分析假日周內(nèi)不同職業(yè)和不同年齡段的顧客對某商品的 “ 打折促銷 ” 反應(yīng)是否存在較大差異，用以分析不同消費(fèi)群體的消費(fèi)心理。最初步的分析可以是分別計算不同職業(yè)中不同年齡段顧客的平均消費(fèi)金額和平均消費(fèi)金額差異程度（標(biāo)準(zhǔn)差），并對它們進(jìn)行比較。這個過程也可以通過分類匯總過程完成。 2020/9/15 91 SPSS實現(xiàn)分類匯總涉及兩個主要方面： ?按照哪個變量（如上例中的學(xué)歷、職業(yè)和年齡段）進(jìn)行分類 ?對哪個變量（如上例中的基本工資、消費(fèi)金額）進(jìn)行匯總，并指定對匯總變量計算哪些統(tǒng)計量（如上例中的平均工資、平均消費(fèi)金額和標(biāo)準(zhǔn)差） 2020/9/15 92 （ 1）選擇菜單 Data－ Aggregate，出現(xiàn)如下所示的窗口： 2. 分類匯總的基本操作 2020/9/15 93 （ 2）將分類變量選到 Break Variable(s)框中 （ 3）將匯總變量選到 Summaries of Variable(s)框中 （ 4）單擊 Function按鈕， 指定對匯總變量計算哪些統(tǒng)計量 。 SPSS默認(rèn)計算均值。 2020/9/15 94 （ 5）指定將分類匯總結(jié)果保存到何處。有三種選擇： 第一， Add Aggregated Variables to working data file， 表示將結(jié)果存放到當(dāng)前數(shù)據(jù)編輯窗口中。 第二， Create new data file，表示將結(jié)果存放到一個新建立的 SPSS數(shù)據(jù)文件中，可以單擊File按鈕，重新指定文件名； 第三， Replace working data file，表示用分類匯總結(jié)果覆蓋數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)。 一般選擇第二種方式，結(jié)果比較清晰。 2020/9/15 95 （ 6）單擊 Nameamp。Label按鈕，重新指定結(jié)果文件中的變量名或添加變量名標(biāo)簽。SPSS默認(rèn)的變量名為原變量名后加 _統(tǒng)計量名稱（如 a_mean） 。 （ 7）如果希望在結(jié)果文件中保存各分類組的個案數(shù)，則選擇 Number of case選項。于是， SPSS會在結(jié)果文件中自動生成一個默認(rèn)名為 N_Break的變量，可以修改該變量名。 2020/9/15 96 說明： ?分類匯總中的分類變量可以是多個，此時的分類匯總稱為 多重分類匯總 。如上述不同職業(yè)和不同年齡段顧客消費(fèi)的例子即是多重分類匯總的應(yīng)用。 ?類似于數(shù)據(jù)的排序，在多重分類匯總中，指定多個分類變量的前后次序是很關(guān)鍵的。第一個指定的分類變量為 主分類變量 （如職業(yè)），其他的依次為第二（如年齡段）、第三分類變量等，它們決定了分類匯總的先后次序。 2020/9/15 97 例：利用 021居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù) ，分析城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶的一次平均存（?。┛罱痤~是否有顯著的差異?？蛇M(jìn)行的最初步的分析是按照戶口類型對存（取）款金額進(jìn)行分類匯總。其中分類變量是戶口，匯總變量是存（?。┛罱痤~，且計算其均值。 分類匯總的應(yīng)用舉例 2020/9/15 98 第六節(jié) 數(shù)據(jù)分組 1. 數(shù)據(jù)分組的方法 數(shù)據(jù)分組就是根據(jù)統(tǒng)計研究的需要，將數(shù)據(jù)按照某種標(biāo)準(zhǔn)重新劃分為不同的組別。在數(shù)據(jù)分組的基礎(chǔ)上進(jìn)行的頻數(shù)分析更能夠概括和體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征