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关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示

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产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

[ 产品运营] 产品运营数据分析——SPSS数据分组案例2015-3-13 14:44| 发布者: 猫儿来自: 36大数据| 关键词：产品运营当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。

今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。

第一步，数据录入继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图：数据视图：变量视图这里注意将【PV】这个变量定义为【数值型】，选择了【逗号】表示用千分位区分；第二步，进入编码功能这里选择【页面PV】，点击红圈中的箭头，选入右边的变量框；第四步，定义输出变量这里定义的新变量名是【PV_G】，标签是【PV分组】；第五步，设定旧值和新值入口是上图中的【旧值和新值】，进入后，看到下面的界面，左右两大部分，左边是原有的旧值设定，右边是编码后产生的新值；开始编码，编码标准，按照昨天的分类，如下图：指定旧值范围第一组，是0-10万，大于等于0，小于10万，因此，旧值部分是：从最小值到99999；注意这里的输出变量名称是【0-10万】，下面有个勾选【输出变量为字符串】，并指定宽度，默认是8，我们定义为12，为何不是8，后面看下结果，就知道了。

定义好之后，点击【添加】，旧值和新值就定义好了，依次定义各个分组的数值。

最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。

定义好旧值新值，点击【继续】，返回设定页面，这时候，【确定】按钮激活，点击后，编码完成。

第六步，编码完成如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。

利用SPSS进行随机化实验设计分组

利用SPSS进行随机化实验设计分组

是产生观察单位编号 (等同于实验对象的编号) ,N 为 待分组的实验对象总数 。利用 COM PU TE RANDOM = UN IFORM (N) 命令产生随机数字 (取值在 0～N 之 间) 。如果将随机数字的小数点位数从默认的两位增 加到 4 位或以上 ,可见随机数字无重复 。第 9 句的作 用是将产生的随机数字编秩后赋值给变量 rank 。第 10 句是将 rank 变量值按照从小到大进行升序排列 。
广州暨南大学医学院卫生统计教研室 (510632) 林汉生 夏苏建
随机化 (randomization) 分组是指将受试对象按照
随机的原则进行分组 ,是实验设计中保证非处理因素
均衡的一个重要手段 。只有通过随机分组 ,才能避免
出现各种人为的客观因素和主观因素的偏性 ,提高统
计检验效能 。随机化分组也是统计检验假设用于推论
二完全随机设计分组spss编程运用实例某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效按统一纳入标准选择了120名高血脂患者采用完全随机设计方法将患者等分为首先将120名高血脂患者按就诊顺序从1到120编号
中国卫生统计 2005 年 12 月第 22 卷第 6 期
·397 ·
利用 SPSS 进行随机化实验设计分组
因果关系的基础 。然而 ,目前医学统计教科书一般只 介绍用随机数字表或随机排列表进行分组 。随着计算
机的广泛运用 ,医学科研人员对 SPSS 统计软件的使
用不断增加 。为充分发挥统计软件的作用 ,本文介绍
SPSS 编程在随机分组中的应用 。
一 、完全随机设计分组 SPSS 编程
11SPSS 的编程可以通过打开语句编辑窗口 ( Syn2
GROU P.
EXECU TE. 运行结果如下图 1 所示 。 程序说明与结果解释 :运行该程序后 ,产生观察单 位编号 (number) 和随机数字 ( random) ,并将全部随机 数字从小到大编序号 ( rank) ,按预先规定的序号 1～ 30 为第 1 组 ( group) ,序号 31～60 为第 2 组 ,序号 61 ～90 为第 3 组 ,序号 91～120 为第 4 组 。结果如图所 示 ,编号为 62 ,96 ,76 ,73 ,81 ,117 ,10 ,85 ,28 ,79. . . 等 的患者被纳入了第 1 组 。由于在上述程序中没有设定

关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示

关于使用spss软件制作完全随机分组数据处理的图文演示
纵向输入1转换transform随机数字生成器randomnumbergenerators2勾选活动生成器初始化activegeneratorinitialization中的设置起点setstartingvalue选中固定值fixedvalue默认2000000单击确定
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：g：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、目标变量（Target Variable）：random 函数组（Function Group）：随机数字 （Random Number）.
函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Normal，双击选中.
数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→
单击“确定”
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases）
变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） →
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）

单因素随机区组spss操作课件

单因素随机区组spss操作课件
企业利用SPSS进行市场调查、客户分析、 销售预测等，为决策提供数据支持。
政府决策依据
SPSS为政府机构提供数据分析和决策依据 ，助力政策制定和实施。
学术研究
在学术界，SPSS是进行数据分析和科学研 究的必备工具。
02
单因素随机区组实验设计
实验设计的基本概念
实验设计
指在实验前对实验过程进行周密的计划和安排，以确 保实验结果可靠、有效和可重复的过程。
随着多平台兼容性的需求增加，SPSS将加强与 其他软件的集成，提高数据共享和协作效率。
THANK YOU
感谢各位观看
SPSS操作案例
01
操作步骤
02
1. 打开SPSS软件，导入数据文件。
03
2. 在菜单栏中选择“分析”-“一般线性模型”-“ 单变量”。
SPSS操作案例
3. 在“单变量”对话框中，将“施肥 处理”作为固定因子，“小麦产量” 作为因变量，选择“随机”选项。
4. 点击“运行”按钮，生成分析结果 。
结果解读案例
数据分析错误通常是由于分析步骤错误或分析方 法选择不当导致的。
1. 分析步骤错误：按照正确的分析步骤进行操作 ，确保每个步骤都已正确完成。
•·
2. 分析方法选择不当：根据研究目的和数据特点 选择合适的分析方法。例如，对于分类数据应选 择卡方检验或秩和检验，对于连续型数据应选择t 检验或方差分析。
常见问题三：结果解读错误
软件包开始研发。
1980-1990年代
SPSS不断更新升级，功能逐渐丰富， 市场份额稳步增长。
1970年代
SPSS正式发布，成为全球首款商业化 的统计分析软件。
21世纪
SPSS成为全球领先的数据分析解决方 案，广泛应用于学术、商业和政府机 构。

spss基本操作PPT课件

spss基本操作PPT课件

2020/1/10
26
2.2.7 缺失值（Missing）的处理
当数据中存在明显错误或明显不合 理的数据以及存在漏填数据项时，统计 上通称为数据为不完全数据或缺失数据。
SPSS中说明缺失数据的基本方法是 指定用户缺失值。用户缺失值可以是：
o 对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是1至 3个特定的离散值（Discrete missing values）；
数据编辑窗口中的数据通常以SPSS数据文 件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名 为.sav。
数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数 据编辑区、系统状态显示区组成。
2020/1/10
5
标题栏
菜单栏
工 具 栏
2020/1/10
输
入
数据显示区:
数
变量名
据
观察序号
栏
数据编辑器的构成
状态栏
6
菜单表
功能
主窗口菜单及功能 解释
17
2020/1/10
频数数据的组织方式
职称 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
年龄段 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
人数 0 15 8 10 20 2 20 10 1 35 2 0
18
2.2 SPSS数据的结构和定义方法
SPSS数据的结构包括变量名、类型、宽度、列宽
• 数值型 （1）标准型（Numeric） （2）科学记数法型（Scientific Notation） （3）逗号型（Comma） （4）圆点型（Dot） （5）美元符号型（Dollar） （6）用户自定义型（Custom Currency）
• 字符型（String） • 日期型（Date）

spss入门基本操作ppt课件

spss入门基本操作ppt课件
19
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
17
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
18
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时 下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统 弹出比较组定义对话框如右图所示：
22
1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已 经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表 示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还 未输入过数据，即该数据集内没有记录。
7
1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。

SPSS数据处理PPT课件

SPSS数据处理PPT课件
依据需要进行选择，然后单击 OK按纽即可。
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观测量数据的排序
在左边的源变量框中 选择排序变量进入Sort by框。如果选择2个以 上的变量，观测量的 排序结果与排序变量 在Sort by框中的顺序 有关。列于首位的为 第一排序变量。
在Sort Order 栏内选择排序 方式——升序 与降序 10
21
横向合并的具体操作
首先打开一个数据文件。 按Data Merge Files Add
Variables顺序逐一单击鼠标，打开 Add Variables ：Read File对话框， 依据需要选择相应的选项或做适当 的修改即可。
22
横向合并
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三、 对观测量加权处理
在计算的过程中需要利用变量对 数据进行加权处理时采用。
验时，删除含有缺失值的个案 Report values 报值
39
上机作业
要求在建立一个数据文件的基 础上，能对数据进行各种处理。
1、熟练掌握数据的排序； 2、熟练进行数据文件的拆分与
合并； 3、熟练掌握数据的重编码与计
算变换。 4、熟练掌握数据缺失的处理。
40
个人观点供参考，欢迎讨论！
第三章 为分析作好准备
1
本章主要内容
数据编辑器的功能 数据文件的整理 数据文件的加权 重编码 数据的变换和计算 缺失值的处理
2
一、数据编辑器的功能
标题栏 数据编辑器 菜单栏
图
标
输入
数据
数据显示区:
栏
变量名
观察序号
数据编辑器的构成
3
数据编辑器的功能
数据编辑器的功能主要是通过主菜单的 “Edit”和“Data”两个菜单项来实现的。

SPSS操作图解系列

SPSS操作图解系列

SPSS操作图解系列量表编制中的SPSS应用二、先对问卷中的反向题进行处理对话框三、计算量表的总分菜单选择对话框结果四、进行项目分析（一）题总相关的计算：使用皮尔逊积差相关（一般要求达0.4以上）（二）菜单选择对话框（二）计算题项区分度：使用高低分组T检验（独立样本），假设检验要达到显著水平！1、进行高低分组（1）对记录进行排序，找到高低分组的临界分数点。

（一般为27％或者33％）菜单选择结果（2）产生一个新的分组变量菜单选择对话框结果（3）独立样本T检验菜单选择对话框结果五、因素分析，构建量表结构效度！菜单选择对话框结果KMO和球形检验的结果表明原始数据适合进行因素分析！考虑到第五个因素中只有两个题项，因此可以删除这两个题项，并进行第二次的因素分析。

直到结果满意为止。

此处操作略～～另：因素分析仅仅为手段，重要的是要根据一定的理论进行因素命名。

只有命名的结果和一定的理论相符，我们才可以认为该量表具有良好的结构效度！五、信度分析：使用内部一致性系数（克隆巴赫）菜单选择对话框结果SPSS操作图解系列SPSS程序的基本操作流程一、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。

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：四则混合运算（创造出新的变量）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）三、资料分析（data analysis）依操作者的指令，进行各种的统计分析或统计图表的制作。

SPSS 12.0软件的使用 之二随机抽样及随机分组的实现

SPSS 12.0软件的使用 之二随机抽样及随机分组的实现
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对照的原则
常用的对照: 空白对照：对照组不给任何药物或处理，易导
致心理差异。 安慰剂对照：对照组给安慰剂。 其他有效药物对照：对照组给原有的有效药物
或疗法 自身前后对照：时间问题； 其它：历史对照、文献对照。
52
随机化的原则
Fisher在1935年首先提出随机化概念并应用在 农业实验中。
随机化是指总体(符合根据假设规定的入选标 的研究对象)每一个观察单位都有同等的机会 被选入样本中来，并有同等的机会进行分组。
侧重点不同
配额注重“量”的分配 判断抽样注重“质”的分配
复杂程度不同
配额抽样方法复杂精密 判断抽样方法简便易行
16
非随机抽样—雪球抽样
雪球抽样： 在无法了解总体情况时，从少数成员
入手调查并询问其他符合条件的人，再找 这些人所知道的人。
17
Part1.2 概率抽样—随机抽样
18
随机抽样的程序
31
系统随机抽样的SPSS实现
例2：为了解某村庄家庭年人均收入情况，拟利 用村庄中每户的门牌号码信息采用系统抽样抽取 10%的家庭作随机抽样调查，假设该村庄有150 户居民。
32
Step 1：编号
33
Step 2：计算抽样间隔
34
Step 3：产生随机数字
(根据产生的随机数字，在1至15号之间随机确定一个初始抽样编号）
界定总体 范围与界限
制定抽样框
收集总体中全部抽样单位的名单，并对名单统一编号、分段、 分层抽样时则要分别建立起几个不同的抽样框。
决定抽样方案 确定抽样方法、样本规模、主要目标量的精确程度
实际抽取样本 按照选定方法从抽样框中抽取一个个抽样单位，构成样本 评估样本质量 可将得到的反映总体中某些重要特征及其分布的资料与其它

第五讲SPSS统计课程多因素完全随机设计PPT课件

第五讲SPSS统计课程多因素完全随机设计PPT课件
23
24
EX3
教学气氛和教学方法对学业成就的影响 30名被试随机分配到6中试验情景 1.学习气氛不同，学习的成绩是否有不同 2.3种教学方法对学习的影响有无不同 3 气氛和方法之间有无交互作用
25
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EX4
Lindner & Hynan(1987)假设一个人听音乐的类型 可能影响其对抽象画的知觉。检验此假设，
18
UNIANOVA o BY a b
/PLOT = PROFILE(b*a) /EMMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE(a) /EMMMEANS = TABLES(b*a) COMPARE(b) /POSTHOC = b ( LSD ) /DESIGN = a b a*b .
对于三个以上因素的实验设计，实验结果的 统计分析是比较困难
13
MUM effect : 报喜不报忧
discomfort hypothesis self-presentational hypothesis
Bond & Anderson (1987)2X2实验 A: subject visibility condition 在镜后看另
5
多因素完全随机实验设计
描述因素设计的一般形式：（第一个自变量水平的 数目）×（第二个自变量水平的数目）×（第三个 自变量水平的数目）× ……×（第n个自变量水平的 数目）。
上例，可以将该实验称为双因素实验设计，也可称 为A×B因素设计，还可称为2×2因素设计。
实验有A、B、C三个因素，每个因素分别有3、4、 5个水平，则该实验可称为三因素实验设计，也可 称为A×B×C因素设计，还可称为3×4×5因素设计
4
多因素完全随机实验设计

第八讲-SPSS统计课程-单因素完全随机设计PPT课件

第八讲-SPSS统计课程-单因素完全随机设计PPT课件

2021
19
Data format
sn indep dep-b dep-a
1 1 10
20
2 1 15
19
3 2 20
16
4 2 11
18
………………………….
2021
20
A NOVA
AT
Sum of Squares Between15G3r.o5u8p3s Within G 11 ro7u.3p7s5 Total 270.958
进一步分析哪些处理间具有可靠的差异，进行方差分 析的事后多重比较（Multiple comparison tests）
多重，因为 比较在两组之间，所以又称配对比较（pair wise comparison）
注意:不能直接进行处理间的两两t检验比较。会使统 计检验的Ⅰ型错误的概率增大
有无实验前测
后测 前测后测
是否进行配对分组
随机等组 随机配对等组
2021
3
3实验组控制组后测设计
3.1 实验组、控制组后测设计 自变量有两个水平，基本模式：
R1
X
O1
R2
O2
2021
4
3.1实验组控制组后测设计-例
观看暴力电视是否导致攻击行为的增多（Eron, Huesmann, Lefkowitz & Walder,1972）
Std. Error TRE N MeSatnd. DeviatiM onean CHAN控 G制 1136.53858.828123.44848 酒 精 1234.07698.807728.44284
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means

随机区组试验设计的spss分析

随机区组试验设计的spss分析

上机操作3：随机区组试验设计的spss 分析习题氮肥和磷肥对葡萄产量的影响试验，采用随机区组试验。

氮肥三个水平：对照，不施肥，每株施尿素1公斤，每株施尿素2公斤；磷肥三个水平：不施肥，每株过磷酸钙2.5公斤，每株过磷酸钙5公斤。

重复4次〔4个区组〕，试分析氮肥、磷肥和氮肥磷肥对葡萄产量的影响葡萄施肥实验结果解：1.假设H 01：施氮肥对葡萄产量无显著的影响；H A1：施氮肥对葡萄产量有显著的影响；H O2：施磷肥对葡萄产量无显著的影响；H A2：施磷肥对葡萄产量有显著的影响；H O3：施氮肥磷肥对葡萄产量无显著的影响。

H A3：施氮肥磷肥对葡萄产量有显著的影响。

2.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称“产量〞、“区组〞、“N 〞“P 〞“NP 〞，宽度均为8，小数均为0。

并在数据视图依次输入变量。

“a 1b 1”“a 1b 2”“a 1b 3”“a 2b 1”“a 2b 2”“a 2b 3”“a 3b 1”“a 3b 2”“a 3b 3”分别用“1”“2”“3”“4”“5”“6”“7”“8”“9”表示。

3．分析过程： 〔1〕正态分布检验：工具栏“图形〞——“P-P 图〞，在“变量〞中放入“产量〞，“检验分布〞为“正态〞，“确定〞。

〔2〕方差齐性检验：a.工具栏“分析〞——“比较均值〞——“单因素ANOVA 〞。

b.在“因变量〞中放入“产量〞，在“固定因子〞中分别放入“N 〞和“P 〞。

c.点击“选项〞，在“统计量〞中点击“方差同质性检验〞，“继续〞。

d.“确定〞。

e. 在“因变量〞中放入“产量〞，在“固定因子〞中放入“NP 〞。

f.点击“选项〞，在“统计量〞中点击“方差同质性检验〞何“描述性检验〞，“继续〞。

g.“确定〞。

〔3〕显著性差异检验：a.工具栏“分析〞——“常规线性模型〞——“单变量〞。

b.在“因变量〞中放入“产量〞，在“固定因子〞中分别放入“N〞和“P〞。

c.点击“模型〞，“定制〞，将“区组〞〞“N〞“P〞放入“模型〞下。

spss软件操作指南ppt课件

spss软件操作指南ppt课件

ppt课件.
26
One-Samples T Test过程
• One-Samples T Test过程用于进行样本均数与已知总体均 数的比较。
界面说明
• 【Test Variables框】
• 用于选入需要分析的变量。
• 【Test Value框】
• 在此处输入已知的总体均数，可以自行定义已知总体均数 为任意值，默认值为0。
（2）指定标记变量到 Label Case框 中。这与制作简单散点图中的相同。
ppt课件.
12
对于矩阵散点图主要需要定义：
（1）定义参加绘图的几个变量到Matrix框中。这里
应注意：选择变量的先后顺序，决定了矩阵正对角线上
变量的排列顺序。
（2）指定分组变量到Set Markers框中。这与制作简
单散点图中的相同。
• Kendall's tau-b复选框 计算Kendall's等级相关 系数，其计算等级变量间的秩相关。
• Spearman复选框 计算Spearman相关系数。也是计 算等级相关系数。 以上三种相关分析可以选择其中之一，也可以同时 多选。如果参与分析的变量是连续变量，选择 Kendall's tau-b或Spearman相关，则系统自动对 连续变量的值先求秩，pp再t课件计. 算其秩分数间的相关系16
（3）指定标记变量到Label Cases框中。这与制作简
单散点图中的相同。
对于三维散点图主要需要定义：
（1）指定散点图的y轴上的变量名到y Axis框中。
（2）指定散点图的x轴上的变量名到x Axis框中。
（3）指定散点图的z轴上的变量名到z Axis框中。
（4）指定分组变量到 Set Markers框中。这与制作

用spss软件进行随机分组PPT演示课件

用spss软件进行随机分组PPT演示课件

•17
Compute Variable对话框
RV.UNIFORM(min,max) 产生均匀分布在[min,max] 区间中的随机数。
•2007.01
•18
•2007.01
产生新变量 “随机数字”
•19
•2007.01
➢分组 在各单位组内 按随机数字大 小进行分组： 最小——A组 居中——B组 最大——C组
RV.UNIFORM(min,max) 产生均匀分布在[min,max] 区间中的随机数。
•2007.01
•5
•2007.01
… … …
产生新变量 “随机数字”
•6
➢随机数字排序
Transform →Rank Cases…
•2007.01
•7
Rank Cases 对话框
•2007.01
•8
产生一个新变量“R随机数字”，即“随机数字”
完全随机设计 受试对象
随机分配 组1
组 2 … 组 2k
随机分配处理 T1
T2 … T2k
•2007.01
•2
➢编号及定义变量
将 30 名 战 士 按 体 重从1到30编号。
… … …
•2007.01
•3
➢产生随机数字
Transform →Compute…
•2007.01
•4
Compute Variable对话框
受试对象
配单位组
随机化处理
•2007.01
T1 T2 … Tk 单位组1
T1 T2 … Tk 单位组2
…
•15
➢编号及配单位组
1. 将 实 验 动 物 按 体 重编号
2.将体重相近的每3 个动物配成一个单 位组，并编号。

SPSS中利用Descriptives及Split file过程实现数据的分组标准化0218

SPSS中利用Descriptives及Split file过程实现数据的分组标准化0218

SPSS中利用Descriptives及Split file过程实现数据的分组标准化作者：yhsun在对复杂社会经济现象进行定量分析时，为消除不同变量之间量纲不同的影响，往往需要事先对数据进行标准化处理。

在SPSS系统中，数据标准化处理过程是被“隐藏”在【Descriptives】对话窗口中的，如果计算组内标准化值，还需要事先利用Split file过程对数据集进行分组。

下面笔者结合自己进行基础数据整理的体会，以住宅成交均价数据为例，具体介绍利用SPSS软件实现数据的标准化和分组标准化的方法。

1.数据标准化过程的实现首先打开【Descriptives】对话窗口，把PRICE（成交均价）变量移至“variable(s)”框中，然后选中“save standardized values as variables”，再点击“OK”按钮。

程序执行后，除了在输出窗口中会显示变量price的简单描述统计外，在数据集中还会生成一列新变量zprice，该变量即为标准化后的成交均价（见图2中最后一列）。

图12.数据分组标准化过程的实现其实在上例中，由于不同小区、不同建筑类别等的住宅，成交均价可能会差别很大，所以直接按照上述方法计算标准化值实有不妥。

比如，在图2所显示的百年汇小区中，成交均价为10652元的观测，其标准化值达到3.19614，如果按照判断异常值的一般标准－－3σ准则，该观测应该作为异常值加以剔除。

但通过仔细比较发现，相对于其他小区，百年汇的住宅价格水平普遍偏高，均价10652元与该小区其他住宅价格相比，并没有特别突出之处。

因此，计算住宅交易价格的标准化值时，比较科学的处理方法是，先按照小区、建筑类别等进行交叉分组，然后再以组为单位逐一计算每组住宅交易价格的标准化值。

SPSS中，对变量进行分组标准化，需要综合运用split file和Descriptives过程来实现。

首先，打开菜单【Data】下的子菜单【Split File】对话框，选中“organize output by groups”，然后再把XQMC(小区名称)和FWLB(房屋类别)两个变量选进“groups based on：”框中，点击“OK”按钮，即实现了把数据按照小区名称和房屋类别的交叉分组，如图3所示。

利用SPSS进行随机化实验设计分组

利用SPSS进行随机化实验设计分组

利用SPSS进行随机化实验设计分组
林汉生;夏苏建
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2005(22)6
【摘要】随机化（randomization）分组是指将受试对象按照随机的原则进行分组，是实验设计中保证非处理因素均衡的一个重要手段。

只有通过随机分组，才能避免出现各种人为的客观因素和主观因素的偏性，提高统计检验效能。

随机化分组也是统计检验假设用于推论因果关系的基础。

然而，目前医学统计教科书一般只介绍用随机数字表或随机排列表进行分组。

随着计算机的广泛运用，医学科研人员对SPSS统计软件的使用不断增加。

为充分发挥统计软件的作用，本文介绍SPSS编程在随机分组中的应用。

【总页数】2页(P397-398)
【作者】林汉生;夏苏建
【作者单位】广州暨南大学医学院卫生统计教研室,510632;广州暨南大学医学院卫生统计教研室,510632
【正文语种】中文
【中图分类】TP3;C8
【相关文献】
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1、数字变量→输出变量框：选Rrandom，名 称：group（键盘输入）
2选旧值和新值：假设分为a个组，每组n个样 本，如：分成3组，每组5个值，则输入范围1 到5，编值为1，6到10 编值为2......之后， 单击“继续”。
五、单击“更改”，单击“确定”
6.右键点击“group”“升序排列”
spss软件制作完全随机分组 数据处理过程
朱君超
一、编辑原值数据：
• 注意：纵向输入
二、生成随机种子
1、转换（Transform）→随机数字生成器 （Random Number Generators）
2、勾选“活动生成器初始化（Active Generatபைடு நூலகம்r Initialization）”中的“设置 起点（Set Starting Value）”，选中“固 定值（Fixed Value）”，默认2000000，单 击“确定”。
四、生成随机数字的排列顺序
转换（Transform）→个案等级排序（Rank Cases） 变量（Variable(s)）：random(键盘输入)
将秩1指定给（Assign Rank 1 to ）“最小值” （Smallest value） → 单击“确定”。
五、转换→重新编码到其他变量：
三、生成随机数字
1、转换（Transform）→计算变量（Compute Variable）
2、目标变量（Target Variable）：random 函数组（Function Group）：随机数字 （Random Number）. 函数和随机变量（Functions and Special Variables）：Rv.Normal，双击选中. 数字表达式（Numberic Expression）： RV.NORMAL（100,10）.→ 单击“确定”