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spss授课_数据管理_新

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SPSS统计分析- 第2章 数据文件建立和管理

SPSS统计分析- 第2章 数据文件建立和管理

4．读取“*.txt”数据文件
现需将“人居收入.txt”文件中的数据读入SPSS，如图所示： (1) 打开“数据编辑器”对话框，选择“文件”|“打开文本数据”命令，打 开“打开数据”对话框。选择文本文件，单击“打开”按钮，打开“文本导入向 导”对话框，如图所示：
(2) 在“您的文本文件与 预定义的格式匹配吗？ ” 选项组中选择 “ 是 ” 单选 按钮，可单击“浏览” 按 钮，选择已预定义好的 格式；单击 “ 否 ” 则需要 建立一个新格式。
2.1.1 打开定义变量视图
• 按前一章所述打开SPSS主界面，视图切换标签处单击“变 量视图”，即打开“变量视图”窗口，如图所示。在该视 图可对变量的以下属性进行定义：名称、类型、宽度、小 数、标签、值、缺失、列、对齐、度量标准和角色。
2.1.2 定义变量名称
• 在“变量视图”变量栏的“名称”栏中定义变量名称，用 户可根据数据需要或个人习惯进行定义，如果不对变量进 行定义，系统将自动默认变量名为var00001、var00002、 var00003等。一般根据变量的实质意义来命名，例如：年 龄、性别、年级等变量，可用Age,Gender,Grade命名，也 可用中文意义命名，但当出现变量数量较大时，一般使用 流水编号，即防混淆又方便。虽然变量可根据用户的需求 自行编辑，但仍有其需共同遵循的原则： • 若用英文命名，变量名首字必须为英文字母，其后方可接 数字、英文字母、@等。若用中文命名，则可直接使用。 • 不可使用空格和特殊字符（如键盘上的！、#、$、%、&、 ^、*、（、）、？等字符）。
(9) 之后进入下一步，如图所示。在“变量之间有哪些分隔符？”中，可根据 文本数据中变量间的分隔符，可选择“制表符”、 “空格”、“逗号 ”、“分号” 和“其他”复选框。在“文本限定符是什么？”中，可选择“无”、“单引号”、“ 双引号”和“其他”单选按钮，一般默认为“无”，选择完毕后单击“下一步” 。

第章：SPSS数据文件的建立和管理PPT课件

第章：SPSS数据文件的建立和管理PPT课件
a) 数据的排序，有助于了解数据的取值状况、变化规律、 缺失值的个数等等。
b) 数据的排序，方便的得到变量的最大值、最小值，计 算出数据的全距，了解数据的离散程度。
1/11/2020 10:14 AM
浙江树人大学管理学院
1
c) 数据的排序，可以快速发现异常值，以便及时对其进 行处理。
数据，即相同取值的个案 只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数值共出现了
多少次，这样就需要在 分析时使用“加权个案” 对话框将数据指定为频 数格式（加下页）。
1/11/2020 10:14 AM
浙江树人大学管理学院
9
点击【数据】→【加权个案】
观察其描述性统计：
1/11/2020 10:14 AM
96.60 90.11 81.94
合计
481
51 532
90.41
1/11/2020 10:14 AM
浙江树人大学管理学院
12
SPSS操作过程（行×列表卡方检验）
①建立数据文件 数据格式：包括6行3列的频数格式，3个变量分别为
行变量、列变量和频数变量。 ②说明频数变量：数据 加权个案
浙江树人大学管理学院
11
加权个案用在卡方检验上的案例
例 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三
种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表。 问三种疗法的有效率有无差别？
疗法
三种疗法有效率的比较
有效 无效 合计 有效率（%）
物理疗法组 199 药物治疗组 164 外用膏药组 118
7 206 18 182 26 144
“过滤掉未选定的个案”：未选定的个案不包括在分析中， 但保留在数据集中，使用该选项会在数据文件中生成名为 filter_$的变量，对于选定个案该变量的值为1，对于未选定

SPSS的基本数据管理功能

SPSS的基本数据管理功能

数据获取途径
二、变量属性 Variable Properties
：变量名。允许用中文，但习惯上采用英 文变量名。 2.Type：变量类型，常用数值型（Numeric）、字 符型（String）、日期型（Date）。 3.Width：变量宽度，默认为8。
4.Decimals：小数位数，默认为2。
四、文件拆分 Split File
ex .sav文件中, 按照“sex（性别）”拆分文件
比较组 分组变量
根据分组 变量排序
分性别对“height（身高）”进行统计描 述
描述性统计
不同性别的“height（身高）”统计描述
所有记录的“height（身高）”统计描述
注意：SPSS的输出结果文件为*.spo
9.Align：对齐方式。数值型变量默认右对齐（Right）， 字符型变量默认左对齐（Left） 。 10.Measure：测度，包括三类：数值变量（Scale）， 名义变量或无序分类变量（Nominal），有序分类变量 或等级变量（Ordinal）。
数据文件ex.sav（数据窗口……数据清单界面）
有高血压家族史的患者身高的统计描述
所有患者身高的统计描述
六、通过计算产生新变量
compute
产生一个新变量：bmi＝体重/（身高**2），四舍五入 取整
七、重新赋值 Recode…….. Into different variables
旧及新的变量值
根据bmi对7个记录进行分组，bmi: 正常：18－23； 超重：24－27；肥胖：>＝28。
bel：变量编码，又称为变量标签，用于注释 变量名的含义。
6.Values：变量值编码，又称为变量值标签，用于注释 变量值的含义。例如：变量sex，变量标签为“性别”； 变量值为1与2，变量值编码：1为“男性”，2为“女 性”。 7.Missing：缺失值。默认为系统缺失值，用“.”表示。 8.Columns：列宽，默认为8。

SPSS-2-数据的管理

SPSS-2-数据的管理

一、数据的管理
7、数据加权（ Data Weight Cases）
• 加权是一种通过人为方法来调节样本或数据大小 的方法。 • 加权有两种情况：对变量的值加权 对个案数加权
性 别 评价 态度 男 拥护 反对 总人数 960 240 1200 女 180 620 800 1140 860 2000 总 人数
二、数据的转换
2、数据编码（ Transform Recode）
• 可以通过对数值重新编码来修改数值。可以对现 存变量中的数值重新编码，或根据现存变量的编码 值产生新的变量。
⑴ 重新编入相同变量（RecodeInto

Same Variable）

⑵ 重新编入不同的变量（ RecodeInto
函数 ⑴ 算数函数 ABS（numexpr） 绝对值。 RND（numexpr） 舍入为最接近的整数。 TRUNC（numexpr） 截断成一个整数。 MOD（numexpr , modulus） 第一个自变数除以第二个自变数的余数。 SQRT（numexpr） 平方根。 EXP（numexpr） 指数。E是自乘到自变数的次方。 LG10（numexpr） 以10为底的对数。 LN（numexpr） 自然对数。 ARSIN（numexpr） 反正弦。 ARTAN（numexpr） 反正切。 SIN (radians) 正弦。 COS (radians) 余弦。 ⑵ 统计函数 SUM（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的和。 MEAN（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的平均数。 SD（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的标准差。 VARANCE（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的方差。 CFUAR（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的变异系数。 MIN（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的最小值。 MAX（numexpr ，numexpr，…） 表中所有自变数值的最大值。 ⑶ 逻辑函数 RANGE (test,lo,hi,… ) 当第一个自变数的值在其余自变数所定义的范围以内时为真。 ANY (test,value,value,… ) 当第一个自变数的值与表中其余自变数值匹配时为真。

SPSS统计及分析讲稿第五章SPSS的数据管理

SPSS统计及分析讲稿第五章SPSS的数据管理

对数据进行变 换和计算
对数据进行计数
重编码
变量值排秩
创建时间序列 随机种子
变量值排秩
缺失值处理
1、利用Transform菜单对数据进行基本处理
(1) 对数据进行变换和计算 利用菜单“Transform Compute命令实现数 据的变换和计算 利用菜单Transform Compute命令，可以完 成以下工作： 计算数值或字符型变量的值 创建新的变量或取代已存在的变量，对于新 的变量，依然可以定义 可以利用已建立的函数进行变量的计算和转 换
显示
38.42 1,343,438. 1 3.434,34 457.8E4
显示格式非常多 $12343 $12343
可带$或不带$输 入或科学记数法
有效数值前带$以逗点 为分割符
Custom Currency
String 8 无 一串字符串 一串字符串 believe believe
变量类型(type)
创建新的变量对话框
ortho
(5) 数据分类汇总
选择菜单Data→Aggregate项，弹出一个Aggregate Data对话框 分类变量 汇总变量 汇总方式 汇总变量命名
保存汇总变量 方式 例brain(6Fra bibliotek 拆分数据文件
在进行数据处理时经常要对数据文件中 的观测量进行分组分析，如分性别的平 均分数。进行分析之前必须对 数据文件 进行拆分。 拆分分件并不是将一个数据文件分为两 个或几个独立的数据文件，而是在同一 个数据文件中按某个条件分组。这种拆 分在以后的运算中一直有效直到取消或 更改拆分变量。
采用DOS、WPS、CCED等软件，按ASCII 码方式录入成文本文件（*.dat；*.txt）。 这种录入方式的特点是，数据之间没有间 隔，录完一个数码后自动后移，录入速度 较快。缺点是容易错位。

SPSS教程--二、数据管理

SPSS教程--二、数据管理

计算新变量
数据fee.sav是上海和杭州 名住院病人的费用数据，计 是上海和杭州16名住院病人的费用数据 例1 数据 是上海和杭州 名住院病人的费用数据， 算上海的住院病人平均每天的住院费用，要求结果取整。 算上海的住院病人平均每天的住院费用，要求结果取整。
计算新变量
输入新变量名perfee 输入新变量名
连续变量的可视化分段
仍以数据fee.sav为例 ， 按变量 为例， 将病人分为5组 例 3 仍以数据 为例 按变量total将病人分为 组 ， 将病人分为 5000元以下为第一组，5000元以上的按等间距的方式分 组。 元以下为第一组， 元以上的按等间距的方式分4组 元以下为第一组 元以上的按等间距的方式分
变量值分组合并
变量值分组合并
变量值分组合并
变量值分组合并
务必选上 该项
变量值分组合并
连续变量的可视化分段
recode过程提供了精确分组的功能，但如果希望进行的分 过程提供了精确分组的功能， 过程提供了精确分组的功能 组是有规律的，比如等距分组，或等样本量分组， 组是有规律的，比如等距分组，或等样本量分组，使用 recode过程进行操作就显得非常麻烦，且可视化程度不高。 过程进行操作就显得非常麻烦，且可视化程度不高。 过程进行操作就显得非常麻烦 此时可以考虑使用visual bander过程进行可视化分段。 过程进行可视化分段。 此时可以考虑使用 过程进行可视化分段
变量值分组合并
选入原变量 total
新变量名 grade
变量值分组合并
变量值分组合并
三种Range的设置，所有的范围均包含了端点，而前面 的设置，所有的范围均包含了端点， 三种 的设置 设定的变换会优于后面的变换，因此应该将大于等于 10000元最先设定，而将小于5000元最后设定。 元最先设定，而将小于 元最后设定。 元最先设定 元最后设定

SPSS课件


第二节 T检验、Z检验与卡方检验
T检验
T检验，亦称student t检验（Student's t test）， 主要用于样本含量较小，总体标准差σ 未知的正态分 布资料。T检验包括单一样本T检验，两独立样本T检 验，两配对样本T检验。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
单一样本T检验是检验某个变量的总体均值和某一指定值 之间是否存在显著差异。 独立样本T检验是指两个样本之间彼此独立没有任何联系 。两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的 是了解两个样本之间是否有显著差异存在。 两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总 体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究 对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较 以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较 。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有 效。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
Z检验
Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30) 平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理 论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差 异是否显著。 当已知标准差时，验证一组数的均值 是否与某一期望值相等时，用Z检验。Z检验我们首先 要看是相关样本还是独立样本，然后进行相关操作。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
单一样本T检验举例：
分析我校教育技术学专业学生的考研英语成绩和国 家线（45）之间是否存在显著差异。
第二节 T检验、Z检验与卡方检验
T检验方法，就是进行两个样本间的比较，看两个样 本之间是否存在显著性差异。教育技术实验中，通常 需要进行组与组之间平均水平的比较，从而确定两组 之间的差距有多大。比如我们考察本专业考研英语成 绩和国家线之间是否存在显著性差异，可以很方便的 知道这个专业的英语水平。还可以考察某组学生经过 培训后前后成绩的差异，以确定这种教学方法是否有 效，是否需要改进。

SPSS软件学习_数据管理

3.3.1 数据字典的定义与应用 1. 变量属性定义向导 2. 复制数据文件的属性向导
3.3.2 查找重复记录 3.3.3 数据文件的重新排列与转置
1.数据的长型与宽型格式 2.长型格式转换为宽型格式 3.宽型格式转换为长型格式 4.数据转置(行列转置 body1.sav)
2005-7-27
3.3.4 数据文件的合并
2005-7-27
3.2.4 观测值加权
Data—weight cases 通常用频数作为权数。 例：Weight.sav
2005-7-27
3.2.5 数据的分类汇总
Data– Aggregate 汇总什么？成绩、收入等等。 Break Variables 按什么分组？性别、地区、系别等
第3 章 数据管理
对同一个数据往往要从不同的侧面进 行研究，采用多种统计方法进行分析， 而不同的统计方法对数据文件的结构 的要求不尽相同，这就需要对数据文 件的结构进行重新调整或转换，这样 的工作就是数据管理。
2005-7-27
内蒙古师范大学计算机信息与工程学院
3.1 变量级别的数据管理
计算新变量 变量转换 专用过程 Run Pending Transforms
COMPUTE 变量名=计算表达式. EXECUTE. 注意：语句以点结束。
2005-7-27
设置计算条件情况下，IF命令语句
IF （关系表达式或逻辑表达式）新变量=计算表达式. EXECUTE. 例如：IF （sex=1） salary=0.95*salary+125. IF （age>=15 & age<=20）count=age+5.
2005-7-27

第章SPSS基本操作与数据管理PPT课件


(3)日期型:
按特定格式存储日期数据 ，一般使用较少
2020格/1/1式0 很多，如：20-AUG-1999
5
2.SPSS变量的类型和显示宽度 对不同的对象其取值发生变化的量称为变量。有3种类型 (1)数值型： 数据型变量一般由数字、分隔符和一些特殊符号(如美元符号)构成, 有6种形式。 • 标准数值型:默认类型 8.2
(6)系统状态栏
该栏显示当前的系统操作，用户可以通过该栏了解SPSS当前的 工作状态。
2020/1/10
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2.1.2 常量、变量、操作符和表达 式 一、 常量与变量
1.SPSS常量
SPSS中的常量在一定阶段内其取值不随观测而改变的值。有3种类型
(1)数值型：
数据型常量是一个数值。他有两种书写方式:
(2)菜单栏
菜单栏，包括 “文件”、“编辑”、“视图”、“数据”、 “转换”、“分析”、“图形”、“实用程序”、“附加内容”、 “窗口”和“帮助” 菜单，这些菜单可以实现编辑数据与变量、定 义系统参数、设计显示方式、绘制图形、进行各项数据分析和查阅 帮助等(3功)数能据。单元格信息显示栏
该显示栏用于显示单元格位置和单元格的内容等信息。灰色显 示的区域为提示区，显示单元格的位置，空白区域为数据编辑器， 该区域内显示当前选中的单元格的内容，用户可以在该区域输入或 修改相应的内容。
格式很多，如：$12.30
• 自定义货币型:用户可以创建5种自定义数据显示CCD和CCE，
2020/1/这10 只是5种命名，用户可以自行设定这5种类型。
6
(2)字符型: 字符型编变量由字符串组成，可以包含数字、字母和一些特殊符号。字符型变 量的默认长度为8，大于8个字符的称为长字符型变量，少于8个字符的称为短字 符型变量，字符型变量最长为32767个字符。他不能参与运算，区分大小写字 母。 (3)日期型: 日期型变量用于表示日期和时间,他有29种不同的日期和时间格式,不能参与运算, 要参与必须通过日期函数进行转换。

spss中数据管理


1、定义个案配对变量
2、配对组中的排序变量：用户 可选择1或多个变量作为排序依 据，顺序可选升或降。 3、新建变量： 原始个案指示器:
1表示原始个案 0表示匹配个案 每组最后一个个案为原始个案 每组第一个个案为原始个案
根据个案指示器的数值进行过 滤（自动划出重复个案）
4、对每组的匹配个案进行连 续计数（创建一个顺序号为0n的数值变量，其中0表示不 匹配） 5、将匹配个案移至文件的最 上方
用户在进行大样本量的调研工作中，可能重复访问某个 被访对象或重复录入某份试卷，造成数据文件中包含重 复个案，引起偏倚。利用识别重复个案 (Identify Duplicate Cases)，用户可以对重复个案进行查找，并 且进行剔除。
操作：Data-- Identify Duplicate Cases 出现以下对话框
注意：当加权变量值为0、负值或缺失值的个案不参与分析。
例3.7 某地144名正常男子的红细胞数（1012/L）的整理数 据见下表，试进行频数分布分析。
红细胞数 4.2- 4.4- 4.6- 4.8- 5.0- 5.2- 5.4- 5.6- 5.8- 6.0- 6.2- 6.4-6.6
组中数x 4.3 4.5 4.7 4.9 5.1 5.3 5.5 5.7 5.9 6.1 6.3 6.5
2、个案定位 （GoTo Case） 使用GoTo Case功能，可以方便、快捷的在大量数据中查 找到指定的个案，以便对其进行编辑修改或在其前插入新 个案。
例3.4 在数据文件cesd.sav中，把第268个案的性别由“女” 改为“男”。
选择Edit—GoTo Case，在Case Number框中输入268， OK
例3.6：对数据文件hong1.sav，用3种准则选择满足指定条件 的部分个案并且进行频数分析。
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统计数据实际是科研数据， 统计数据实际是科研数据，让我们先研究一下科研 数据结构（以实验研究为例）。 数据结构（以实验研究为例）。 实验研究的三要素为： 实验研究的三要素为： 实验因素(factor)与处理 与处理(treatment) 实验因素 与处理 变量（ 变量（Variable） ） 实验效应(effect) 实验效应 实验对象（ 实验对象（unit or case） ） 实验因素：即为各种影响因素（ 注： 实验因素：即为各种影响因素（independent variable or factor ）,在临床研究中可能是各种预后因素。在spss的数 在临床研究中可能是各种预后因素。 在临床研究中可能是各种预后因素 的数 据结构中称这些影响因素或预后因素为自变量（ 据结构中称这些影响因素或预后因素为自变量（independent） ） 或因素（ 或因素（factor）或分组变量。 ）或分组变量。 实验效应： 实验效应：是指受试对象接受实验处理后所出现的实验 结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。 结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。在数据结构 中这些指标也称作各种因变量（ 中这些指标也称作各种因变量（ dependent variable）或反应 ） 变量（ 变量（response variable） ） 实验对象：就是一个个记录（ 实验对象：就是一个个记录（record or case ） SPSS中在 中在Variable 视窗中建立数据结构（类似：建立库 视窗中建立数据结构（类似： 中在 6 结构）。 结构）。
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定义变量结构： 定义变量结构：
主窗口 ( SPS S Data Editor)
数据编 辑窗口 ( *.sav )
Data Viewer Variable Viewer
结果输 出窗口 (*.spo)
(output viewer)
1
定 义 变 量
Name Type Width Decimals Label Values Missing Measure
9
表三： 组别 （group） 参麦组 肾上腺素组 感染性休克两种疗法比较 疗 效 显效 低效 37 9 27 20
表四： 组别（group） 疗效(effect) 人数（权重） 37 参麦组(1) 显效(1) 9 参麦组(1) 低效(0) 27 肾上腺素组(2) 显效(1) 20 肾上腺素组(2) 低效(0) 另外还有一种表示方法，请同学们想一想。
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编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
性别 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女
年龄/ 年龄/岁 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
变量 variable 医数结 学据构 变量值 value 记录或病例 record or case
7
表 一 ： P． ６． （ ）
某 市 13-15 岁 青 少 年 身 高 、 体 重 表
变量栏
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
性别 女 男 女 男 女 男 男 男 女 女
观察单位
年 龄 /岁 13 13 14 14 14 13 13 14 14 13
必需填写
2
3
数据管理(Data Manage) 数据管理
• 数据文件的建立与录入
– 基本统计学原理
• 统计数据的描述 • 基本概念
– SPSS建立数据库的方式 建立数据库的方式
• 直接建立 直接建立spss系统数据文件 系统数据文件(.sav) 系统数据文件 • 从外部调用其它数据文件
– SPSS操作 操作
13
自变量(Independent variable)、协变量 自变量 、 ）、因变量 （covariate）、因变量 ）、因变量(dependent variable)、 、 哑变量（ 哑变量（dummy variable）。 ）。
注：哑变量或伪变量——定性变量或等级变量转换 哑变量或伪变量 定性变量或等级变量转换 成定量变量比较难办，叫做指标的数量化。 成定量变量比较难办，叫做指标的数量化。定性指标的数 量化是引入指示变量、即取值（ 、 ）的两分变量X变量 量化是引入指示变量、即取值（0、1）的两分变量 变量 就称为哑变量。如性别： 为男性 为男性， 为女性 为女性。 就称为哑变量。如性别：0为男性，1为女性。 协变量——混杂因素中的定量变量我们可以作 协变量——混杂因素中的定量变量我们可以作 为协变量来处理。 为协变量来处理。
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17
（三）SPSS操作 操作
1、定义数据库结构及数据录入 、 ①定义数据库结构 定义数据结构（库结构） 定义变量 定义变量（ 定义数据结构（库结构）—定义变量（define variable 内容包括：变量名、类型、变量标签、变量值标签、 内容包括：变量名、类型、变量标签、变量值标签、 定义缺失值、数据列对齐方式、变量的度量尺度（ 定义缺失值、数据列对齐方式、变量的度量尺度（scale 定 量变量、 等级变量、 定性变量） 量变量、ordinal 等级变量、nominal 定性变量） 系统默认变量名称： 注：系统默认变量名称：var00001 var00002 … ②数据录入 SPSS 在数据编辑器中定义变量，输入、修改数据，形 在数据编辑器中定义变量，输入、修改数据， 成一个可供SPSS分析的数据文件，可使用“Edit”菜单项中 分析的数据文件， 成一个可供 分析的数据文件 可使用“ 菜单项中 的各种功能可以对数据文件进行编辑处理。 的各种功能可以对数据文件进行编辑处理。编辑完注意要 存盘， 存盘，默认扩展名为 .sav ，也可用 Save as 存盘并可保存为 其它类型的数据文件。 其它类型的数据文件。
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（二）、SPSS建立数据库的方式 ）、 建立数据库的方式
SPSS所处理的数据文件有两种来源： 所处理的数据文件有两种来源： 所处理的数据文件有两种来源 1、是在 、是在SPSS环境下新建数据文件 环境下新建数据文件 直接用Data Editor（数据编辑器）建立 也称为系统数 直接用 （数据编辑器）建立(也称为系统数 据库)：数据文件的格式一般为每行一个记录（ ），每 据库 ：数据文件的格式一般为每行一个记录（case），每 ）， 列一个变量（ ）。往往不同的统计分析方法需要不 列一个变量（variable）。往往不同的统计分析方法需要不 ）。 同的数据文件的格式。 数据文件的后缀为.sav 同的数据文件的格式。注：数据文件的后缀为 2、是从外部调用已建立的数据文件 、 能与其它软件共享数据，与其它软件数据有转换接口。 能与其它软件共享数据，与其它软件数据有转换接口。 读取纯文本文件（ ①读取纯文本文件（Read Text Data—ASCII） ） 读取Excel 文件 ②读取 读取其它数据库（ ③读取其它数据库（FOXPRO）文件 ） 注：通过其它数据库转换而来的数据文件在数据结构上 可能有些不同。 可能有些不同。
• 定义数据库结构及数据库录入 • 应用实例
• 数据文件的整理与转换
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数据管理 （data manage） ）
统计软件包归根到底是要以数据为对象， 统计软件包归根到底是要以数据为对象，对数据进行 分析。 分析。学会建立一个正确的数据文件及进行数据管理是做 好统计分析的第一步，是为分析做好准备工作。 好统计分析的第一步，是为分析做好准备工作。 一、数据文件的建立与录入 ）、基本统计学原理 （一）、基本统计学原理 1、统计数据的描述（数据编码） 、统计数据的描述（数据编码） 医学统计数据结构由变量(variable)、变量值 医学统计数据结构由变量 、变量值(value)、 、 观察单位或记录(record or case)（在数理统计中称为一个 观察单位或记录 （ 概率事件）等组成（举例： 概率事件）等组成（举例：实际就是建立一类似 Foxpro 数据库，）。 ，）。统计数据的描述就是将原始数据经编码以后 数据库，）。统计数据的描述就是将原始数据经编码以后 以某种规范的格式输入电脑。 以某种规范的格式输入电脑。
身高/ 身高/cm 156.0 155.0 144.6 161.5 161.3 158.0 161.0 162.0 164.3 144.0 157.9 176.1 168.0 164.5 153.0 164.7 160.5 147.0 153.2 157.9 166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158 or Case）：医 观察单位（ ）：医 ）： 学研究中依据研究目的而确定的最小研究 单元（ ），有狭义的个体和广义的个 单元（unit），有狭义的个体和广义的个 ）， 一个人、一个动物、一个家庭。 体。如：一个人、一个动物、一个家庭。
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数据编辑窗Data Editor 的Data View界面的二维表格 数据编辑窗Data View界面的二维表格 Data Editor 二维表 一行 行号 一列 列号 单元格中的数值 SPSS术语 术语 data file case case number variable variable name value 中文解释 数据文件 样品、 样品、病例 样品编号 变量 变量名 变量值 统计学概念 总体或样本 一个概率事件 观测量序号 对象的特征 特征名称 对象的某特征值
体重/ 体重/Kg 47.5 37.8 38.6 41.6 43.3 47.3 47.1 47.0 33.8 33.8 49.2 54.5 50.0 44.0 58.0 44.1 53.0 36.4 30.1 40.4 57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.1