京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS科研统计:数据的排序、拆分与合并
通常在进行统计分析之前,可能要对数据文件进行基本的处理操作,让数据格式更加适合用于将要用到的统计分析方法。数据文件的基本操作主要包括数据的排序、数据的分组、数据的合并、数据的转置、对变量值的求秩、对变量的编码、计算新变量、数据的汇总与加权。整理数据文件的功能主要通过“数据”菜单和“转换”菜单来完成。
一、数据的排序
一般我们创建的数据文件在编辑窗口中个案的前后次序是随机的,其先后顺序由录入时决定。在做数据统计分析时,有时希望按某种顺序来观察一批数据,以便于更好地了解数据信息。例如:多城市儿童身高,希望身高是按从高到低的顺序观察。SPSS中的数据排序就是将数据编辑窗口中的数据,按照指定的某一个或多个变量值的升序或降序重新排列,所指定的变量称为排序变量。当排序变量只有一个时,为单值排序,则按照排序变量取值的大小次序对个案数据重新整理后显示。当排序变量有多个时,为多重排序。多重排序的第一个排序变量称为主排序变量,其他排序变量依次称为第二排序变量、第三排序变量等。在多重排序时,个案先按主排序变量值的大小排序,当主排序变量值一致时,再按第二排序变量值大小排序,依次类推。数据排序的主要操作方法如下:
单击“数据” |“排序个案”命令,弹出“排序个案“对话框,排序前数据如下图所示。将排序变量选定后,设置好排序方式,如排序个案图所示,单击“确定”按钮,会自动 跳转到排序后的数据编辑窗口。
(1) “排序依据”框是选择指定的排序变量,若排序变量有多个,将自动按照它们在此列表的显示次序,依次对数据进行排序。
二、数据的拆分
在进行统计分析时,只需要对具有某种特性的数据进行分析,那么就涉及到分组分析,则可以通过拆分数据集来加以实现,它能使数据分析过程按照分组变量进行分组分析,得到各个组的结果。通过拆分功能,还可以实现对原始数据的重新排序,使某一变量取值相同的个案集中在一起,便于观察和比较。具体的操作方法如下:
单击“数据”丨“拆分文件”命令,弹出“分割文件”对话框
(1) “分组方式”框用于选择拆分的变量,此变量可以是一种及以上。
(2) 指定拆分方式。
分析所有个案,不创建组:是系统的默认值,表示分析所有的个案,取消拆分,它可恢复分组前的状态;
比较组:分组分析,按组间比较的形式输出结果;
按组组织输出:分组分析,分别显示各组所得的结果。
(3) 指定排序方式。
按分组变量排序文件:拆分时将数据按所用的拆分变量排序,这是系统默认选项;
文件已排序:标识数据己经按分组变量排序了,不需要重新排序。
拆分前数据
数据拆分的参数设置
选中拆分变量后,单击“确定”按钮,自动弹出拆分后的数据编辑窗口,如上图所示。右下侧会出现“拆分条件”的提示,表明所做的拆分正在生效,它将在以后的分析中一直有效,而且会被存储在数据集中,直到再次进行设定为止。数据进行拆分后,其分析结果的显示表格,如下图所示
拆分后收数据
三、数据的合并
当数据量很大时,经常需要将一份大的数据分成几个小部分,由不同的人对数据进行录入,以提高录入效率。这样就会出现一份大的数据分别存储在几个不同的数据文件中的现象。因此,将这些若干个小的数据文件合并成一个大的数据文件,是进行各种统计分析的前提。SPSS数据文件的合并方式有两种:纵向合并和横向合并。在SPSS系统中,进行合并的文件必须都存储为SPSS数据格式。
(1)纵向合并
纵向合并指的是几个数据集中的数据纵向相加,组成一个新的数据集,新数据集中的记录数是原来几个数据集中记录数的总和,实质就是将两个数据文件的变量列,按照各个变量名的含义,一一对应进行首尾连接合并。合并的两个数据文件的变量相同,合并的目的是增加分析个案。
实现SPSS数据文件的纵向合并应遵循两个条件:第一,两个待合并的SPSS数据文件,其内容合并是有实际意义的;第二,为方便SPSS数据文件的合并,在不同数据文件中,数据含义相同的列,最好起相同的名字,变量类型和变量长度也要尽量相同。这样,将方便SPSS对变量的自动对应和匹配。
(2)横向合并
横向合并指的是按照记录的次序,或者某个关键变量的数值,将不同数据集中的不同变量合并为一个数据集,新数据集中的变量数是所有原数据集中不重名变量的总和,实质就是将两个数据文件的记录,按照记录对应,一一进行左右对接。合并的两个数据文件的变量不同,但具有相同个案例数。
实现SPSS数据文件的横向合并应遵循三个条件,第一,如果不是按照记录号对应的规则进行合并,则两个数据文件必须至少有一个变量名相同的公共变量,这个变量是两个数据文件横向对应合并的依据,称为关键变量。如学号、贵宾卡号等,关键变量可以是多个;第二,如果是使用关键变量进行合并的,则两个数据文件都必须事先按关键变量进行升序排列;第三,为方便SPSS数据文件的合并,在不同数据文件中,数据含义不相同的列,变量名不应取相同的名称。数据合并的操作方法如下:单击“数据”丨“合并文件”丨“添加个案”命令,弹出添加个案文件选择对话框操作即可。
打开数据合并窗口。因是横向合并,所以选择“添加变量”。第二个图片显示合并的数据文件。
“已排除的变量”是两个文件中共同拥有的变量名,选择它作为“关键变量”。“新的活动数据集”是最后展示在结果中的变量名。变量名后的“*”表示当前数据编辑窗口中的量,“+”表示指定文件中的变量。“按照排序文件中的关键变量匹配个案”中通常选择第一个,即“两个文件都提供个案”。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31