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市场调查资料的编码和汇总
终结者团队
小组成员：纪腾龙张梓李莹李楠
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一、数据的编码、录入与整理
1.原理
是研究者利用SPSS进行统计分析的必要前提。
就是把通过问卷调查获得的资料转变为SPSS能够识别的数据文件，为各种统计分析做好准备。
2.数据编码概念
数据编码是指把需要加工处理的数据库信息，用特定的数字来表示的一种技术。
根据一定数据结构和目标的定性特征，将数据转换为代码或编码字符，在数据传输中表示数据的组成，并作为传送、接受和处理的一组规则和约定。
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二、数据问卷与编码
问卷量表
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二、数据问卷与编码问卷编码方案
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三、编码类型
1.数值型数据的编码
数值型数据的编码就是根据调查问卷的评分标准对变量赋予分值。
通常采用三点计分、四点计分和五点计分等方式进行评分
如选项A、B、C计分为1、2、3
如选项A、B、C、D计分为1、2、3、4
编码示例中的第5、6题就是属于数值型编码
第5题是正向数值型(被选项的程度越高，分值越大)
第6题是反向数值型(被选项的程度越高，分值越小)
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三、编码类型
●非数值型数据的编码
●非数值型数据的编码，首先要确定编码规则，然后根据规则对变量赋
予分值。
●双值型变量的编码
●多采用“0、1”或“1、2”来赋值；如编码示例中的第1题
●多值型变量的编码
●采用“1、2、3、…”来赋值；如编码示例中的第2题
●
●通常对非数值型数据编码，主要起到分组的作用，不能进行各种算
术运算
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四、缺失值的处理
● 1. 概念
●缺失值是指在数据采集与整理过程中丢失的内容，往往会给统计分析带来一些麻烦和
误差。
● 2.类型
●用户缺失值
●在问卷调查中把不回答的选项当作缺失值来处理
●缺失值可用研究者能识别的数字来表示如“0、9、99”
●系统缺失值
●指计算机默认的缺失方式，如输入数据空缺、输入非法字符等
●通常把缺失值标记为“.”
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四、缺失值的处理
●缺失值处理方法
●
●替代法：采用统计命令或在相关统计功能中利用参数替代
●Transform →Replace Missing Values
●
●剔出法：剔除有缺失值的题目或剔除有缺失值的整份问卷
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七、数据的录入
定义完所有变量后，单击“数据视图”标签，在数据编辑窗口输入数据。
数据录入如果按逐行进行，按Tab键改变行
数据录入如果按逐列进行，按Enter键改变列
也可以通过方向键改变行或列
系统默认的数据文件保存类型为“.sav”
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九、数据的整理
1.概念
数据整理是对录入的数据进行转换、检测、量表统分、个案选择、文件拆分与合并等操作，使原始数据生成后续研究所需要的数据。
2.操作
SPSS实现数据整理的功能主要集中在“数据视图”和“变量视图”两个菜单
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