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Multiple category method

1.

2.

思路
– 将一个问题定义成几个变量 用这几个变量来描述该
问题的几个可能被选择的答案。
编码方式
– 多选项二分法 (multiple dichotomize method)
– 多选项分类法 (multiple category method)

3.

例 如果您家近年来生活水平提高了 那么主要原
因是 任选2项
a.家庭就业人数增加
b. 工资增加
c.奖金和津贴增加
d. 其他收入来源增加

4.

将每个答案作为一个变量 每个变量只有两个取值(0或1)。
若回答者选择了这个选项 则这一变量中数据为1 没有
选数据为0。
优点 简单直接
缺点 对于选项较多的问题 要设置多个变量
Name
Label
Values
L1
家庭就业人数增加
0=不选
1=选
L2
工资增加
0=不选
1=选
L3
奖金和津贴增加
0=不选
1=选
L4
其他收入来源增加
0=不选
1=选

5.

预先估计多选项问题可能被选择的最多答案数.为每个答
案建立一个变量,取值为多选项问题的可选答案.
譬如 一个多选题 如果有3个答案 就设置3个变量。
Name
Label
Values
V1
第一选项
1=家庭就业人数增加 2=工资增加
3=奖金和津贴增加 4=其他收入来源增加
V2
第二选项
1=家庭就业人数增加 2=工资增加
3=奖金和津贴增加 4=其他收入来源增加

6.

问题 以下运动方式中 选出你最喜欢的三

(a) 足球 (b) 篮球 (c) 羽毛球 (d) 慢跑
(e) 瑜伽 (f) 游泳 (g) 其他

7.

采用多选项分类法 设置3个变量
Name
Label
Values
V1
第一选项
1=足球 2=篮球 3=羽毛球 4=慢跑
5=瑜伽 6=游泳 7=其他
V2
第二选项
1=足球 2=篮球 3=羽毛球 4=慢跑
5=瑜伽 6=游泳 7=其他
V3
第三选项
1=足球 2=篮球 3=羽毛球 4=慢跑
5=瑜伽 6=游泳 7=其他

8.

打开数据 File —Open ---- Data 命令
定义变量的属性
练习 在spss中打开“居民储蓄调查数据.xls”

9.

为分析需要 有时需要对数据进行添加、修
改、整理。
个案排序
个案的寻找
个案的插入或删除
变量的插入或删除
数据文件 “Employee data.sav”

10.

个案排序是重新排列数据的先后次序 以指
定的某个变量值为基准进行升序或降序。
例 把所有的数据根据被调查者的工资进行排序
变量名为salary
例 把所有的数据根据被调查者的教育年限进行
排序 要求教育年限从小到大 变量名为educ
例 把所有的数据根据被调查者的工资及教育年
限同时进行排序

11.

当遇到两个或多个变量进行排序的情况是
SPSS的排序规则是先按第一个变量升序或降
序排列 当第一个变量值相同时再根据第二
个变量值排序。

12.

想要对某个个体情况进行了解
Data菜单中的Go to case 命令
例 快速寻找序号为364的调查者的相关情况

13.

仅需要对数据文件中部分数据进行分析。

① 分析者只希望看见男性调查者的相关情况
② 分析者只希望对受教育年限超过16年的进行
分析
③ 分析者希望对受教育年限超过16年的男性进
行分析
④ 分析者希望对受教育年限超过16年、工资超
过20,000的男性进行分析

14.

插入一个新的个案
1 菜单法 2 选中某行
插入一个新的变量
1 菜单法 2 选中某列 3 Variable
View 标签法

15.

为研究问题方便 在已存在变量的基础上建立新
的变量
Transform----Compute
例 考虑工资salary的自然对数
例 打开数据文件“dietstudy.sav”。
1. 计算每个病人患病后体重与原始体重之间的差值
2. 计算每个病人不同时期体重的平均值
3. 计算每个男性病人不同时期体重的平均值
4. 计算每个年龄在50岁以上的男性病人不同时期体
重的平均值

16.

打开“credit_card.sav”.
要求
1. 把所有的数据依据变量 spent 进行排序 降
序 。
2. 快速寻找第 15163 个调查者的信用卡基本情
况。
3. 提取交易类型为 travel 出生日期为197908-29的男性数据
4. 计算spent/12的值

17.

18.

统计数据的整理
根据任务 对原始数据进行科学加工及汇总。
目的 更好展示数据
表现形式 统计图或表
数据类别 质别数据和量别数据

19.

质别数据
非数字型
反映类别、一定次序、品质特征
即 分类数据 categorical)、顺序数据
(ordinal)
如 性别、企业、受教育程度等

20.


饼图 (pie chart)
条形图 (bar chart)
Pareto图

频数表——一个
列联表——两个或两个以上

21.


编制频数分布表

绘制条形图(simple)、饼图等

22.

问题1 分析员工的工作类别情况 即对变量
名为 jobcat 的变量进行汇总
问题2 不同性别的员工基本情况
问题3 分析不同性别、不同工作类别的员工
的基本情况

23.

Analyze——Descriptive Statistics——
Frequencies
Format 输出结果按一定次序排序
› 按变量值升序排列
› 按变量值降序排列
› 按频数升序排列
› 按频数降序排列

24.

对工资(salary)进行分组
低收入 50,000以下
中等收入 50,000—100,000
高收入 100,000以上
问题 统计高中低收入各自人数

25.

数值型数据----频数分布表
先按照一定次序分组 recode 得到新的变量
再利用新的变量绘制频数分布表

26.


交叉表 crosstabs 列联表

条形图(clustered, stacked)

27.

Analyze——Descriptive Statistics——
crosstabs
Cells 显示百分比percentages
对结果的分析

28.

低收入有264人 中等收入有173人 高收入有
37人。
低收入占55.7% 中等收入占36.5% 高收入
占7.8%。

29.

问题
对性别、收入及工作类别三者进行交叉汇
总。
Analyze——Descriptive Statistics——
crosstabs——layer
对结果的分析

30.

1、将 salbegin 进行分组 recode 生成的新变量叫
salbeginnew 15,000以下为第一组 15,000到30,000为第
二组 30,000以上为第三组。
2、对 salbeginnew 及变量值 value 加标签
salbeginnew 的标签为初始收入分组 第一组 低收入 第
二组 中等收入 第三组 高收入。
3、做出初始收入分组的频数分布表 每个组各有多少人 各
占百分之多少
4、做出初始收入分组与 jobcat 的交叉频数表 高收入的
manager有多少人 高收入manager占所有人的百分比有多
少 高收入manager占高收入的人的百分比有多少

31.

打开“student.sav”数据
1.
2.
3.
4.
分析不同学生血型 (blood_n)分布情况 用图和表进行
表示
分析不同性别 (sex)的学生的血型分布情况
学生血型与教育背景 (edu_b)有关系吗 请给出你的理

对男生身高进行分组 第一组 170以下 低 、第二
组 170-178 中等 、第三组 178以上 高 。并在
男生中对不同身高的人数进行统计。
要求 最后提交word和output 文件名 学
号+姓名 发送至[email protected]
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