spss教程:文本文件数据导入

spss教程:文本文件数据导入

文本数据导入后,还要进行“转置”处理,行列变量互换。导入过程见图片操作。但是每一个量应该是“个案”,而不是“变量”,所以需要“转置”处理,操作见下。

SPSS-文本数据导入与表格合并

SPSS-文本数据导入与表格合并

,自己搜索+探索找到了答案,和大家分享一下 SPSS19.0 excel 导入文本数据(txt.dat)其实教材中都有,但是还是讲一下。打开SPSS19.0,选择文件-打开文本数据,选择txt或dat文档打开。 出现文本导入向导,按步铿溘老呻骤一步步来。第1-2步不用管,直接点击下一步,第3步要注意成。在变量视图中修改相刂茗岚羟应的变量参数。数据导入完成了。 接下来讲两个数据表合并。例如,数据1中有变量ABC三个变量数据2中有AD两个变量,将D变量并入数据1中。 取数据1为活动数集,数据-合并文件-添加变量;选择打开数据集中的数据2,点击继续。 勾选小方框,选择第二个选项,则数据1中的每个案都会匹配,选择第一个的话只会匹配第一个个案,其余为空白。 将已排除的变量中选中A,加入关键变量,点击确定,会弹出一个警告,如果确定关键变量已经按升序排列,就点确定,如果没有,要先回去处理数据

spss教程:数据的排序

spss教程:数据的排序

数据排序是对数据的初步处理,便于对整体数据的情况大致了解,比如缺失值数量、最大值、最小值、异常值等等。 spss的数据排序是对数据窗口中的数据按曳骣苷镐照某个或几个指定变量的变量值升序或降序重新排列。以排序变量的多少分为“单值排序”、“多重排序”。多重排序中第一个指定排序变量为主排序变匪犬挚驰量次为第二排序变量、第三排序变量等等,先以主排序变量为依据。 调出相应窗口,其中选择“排序个案”,一行数据就是一个个案。第一个图片是原始的数据,即还没有排序。 选择相关的变量作为“排序变量”,如果是“多重排序”,则选择多个变量即可,第一个变量就是“主排序变量”,第二个就是“第二排序变量”。这里演示是“单值排序”,即选择一个变量作为“排序变量”,并按照“升序”排序图片演示最后结果,第一个变量是“升序”

spss教程:数据文件合并之纵向合并

spss教程:数据文件合并之纵向合并

有时一个完整的数据是分别保存在几个spss文件中。所以有必要将几个数据文件合并。合并方式分为“纵向合并”即增加个案数、“横向合并”即增加变量数。 在“纵向合并”中,不同数据文件中具有含义的数据最好有相同变量名,且数据类型也最好螽啸镥释相同,否则需要人工处理(第4步中有介绍),加大工作量。含义不同的数据的变量名最好不相同。的数据的变量名最好不相同。 调出相关窗口。因为是纵向合并,所以选择“添加个案”。 选择需要合并数据文件。操作见图片。 第一个图片:在“新活动数据集中的变量”是最后会显示在结果中,因为两个文件中有的变量名是缬方焱蜱一样,糁钶茏收所以自动识别匹配,如“zgh”职工号、“xb”性别。在“未成对变量ome两个变量含义一样,但是变量名不一样,通过按住Ctrl键选择此两个变量名,再点击“对”按钮即可识别。变量名后“*”表示当前数据编辑窗口中的变量,“+”表示指定文件中的变量。第二个图片:把所需要显示的变量显示在最后结果中,则全部选择到“新活动数据集中的变量”。勾选“将个案源表示为变量”,在结

spss教程:分类汇总

spss教程:分类汇总

按照某种分类变量进行分类计算,对原始数据分类,做出表格形式,便于直观地观察数据大致分布情况。 调出相关窗口,分类变量是“户口状况”,汇总变量为“人均面积”、“计划面积”。分类变量可以多个,称为“多重分类汇总”,第一个分类变量称为“主分类变量”,依次称为“第二、第三分类变量”。 按钮“函数”表示计算哪按钮“函数”表示计算哪些汇总变量,系统默认均值,用户可自己定义。 “变量名与标签”:重新命名讠芝飑台汇总结果中变量名和标签,系统有默认命名,见图片。“保存”:将最后汇总结果保存在何处。我此处选择是第二种,即“将肫硷酾巳汇总结果保存在一个数据编辑窗口中”。“个案数”:保存各分类组的个案数,系统默认变量名“N_BREAK”。AK”。 选择第二种保存方式,结果展示见图片。“个案数”分别是2825、168。对于系统缺失值,spss自动剔除含缺失值样本,所以平均值计算不受缺失样本量影响。

spss教程:时间序列分析:[1]基本介绍

spss教程:时间序列分析:[1]基本介绍

series)即指在一段时间内,通过对某变量定期等间隔测量而获得一组观察值集合。主要介绍模式识别、参数估计、模型诊断;定义时间序列数据、定义日期变量、产生时间序列变量、定义估计区间和验证区间。 通过收集分析时间序列数据,可以找到隐藏在其中基本变化规律,建立数学模型定量描述序列特征、预测序列未来值。序列分析三个阶段,识别、估计、诊断。模式识别:依据特点,选择已有的模型来描述,确定模型参数数量与种类。方法有:“对其序列及其相关函数作图、序列上升和下降趋势、简化分析的数据转换方法、序列周期性规律”。 参数估计:估计模型中参数,同时要检验参数显著性。其中模块有指数平滑、自回归、ARIMA模型、季节性分解。具体操作方法可见此系列下文章。 模型诊断:检验模模型诊断:检验模型与实际数据的吻合程度,相关方法有计算残差、序列值或者作图,观察图形是最直观简便。通过残差和可信区间序列来估计模型准确性;用“标准误”判断模型中参数显著性;标准化P-P、标准化Q-Q判断残差分布是否为正态分布。 定义时间序列数据:一个时间序列对应一个变量,一个个案对应序列中一个元素。时间序列

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