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spss操作(Z)
2017-04-22
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spss操作(Z)

 一、数据定义（data definition）

    使计算机能够正确的辨认量化的数据，并对于数据赋予正确的意义。    变量名称指定（变量标签）、变量数值的标签、变量的格式类型、遗漏值的设定。

    数据定义必需与编码表配合，将适当的变量名称与数据的意义加以标注，并设定适当的遗漏值，方能使后续的数据处理与分析能够正确有效的进行。

    spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析  spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析       二、数据转换（data transformation）

    进行数据分析前的一些校正与转换的工作

    反向题的反向计分，出生年月变量转变成年龄的新变量的创造。

    废卷处理、数据备份、遗漏值的补漏检查等作业，也是在此一阶段进行。SPSS软件提供的观察值选择、重新编码或四则运算等指令，都能协助转换工作的进行。

    一旦转换完成后，此一数据库已可称为干净的（clean and clear）的数据。

观察值的选择：

    spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析520)this.width=520;" src="https://pic.jg.com.cn/img/cda/45baf40e30687474703a2f2f746561636865722e7a6a6e752e636e2f65647578696e2f737073732f7370737331332e706e670213b8b1ad.jpg" oldsrc="http://teacher.zjnu.cn/eduxin/spss/spss13.png" width=520 onload="javascript:if(this.width>520)this.width=520;" align=absMiddle border=0>

四则混合运算（创造出新的变量）

    spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析    spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析重新编码：

    在原来变量基础上直接替换数值（反向题的记分转换）

    spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析   spss操作(Z) - Data Mining - 数据分析 



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