Hur man använder SPSS

Hur man använder SPSS massa extra

Hur man använder SPSS / Omkodning

Omkodning variabler i SPSS kan vara mycket användbar. Ibland är det nödvändigt att koda (ibland kallad transform) variabler i fall uppgifter sattes i SPSS fel eller om saker på undersökningen var felaktiga. Detta kan hjälpa kodaren från att göra en hel del extra arbete om stegen är fallet. Att helt enkelt koda en variabel bara typ: recode (variabelnamn utan parentes) (olika värden i varje enskilt parentes med ett likhetstecken och ett nytt värde) i (nytt variabelnamn).

Ett exempel på detta skulle vara recode kön (1 = 0) (2 = 1) i manliga. Det är inte nödvändigt att skapa en ny variabel namn, men ofta gånger det är mycket säkrare och lättare att arbeta med än den gamla variabelnamn. Några användbara tips med kommandot recode är:

  1. Kontrollera alltid att se till att din gamla och nya värden är korrekta.
  2. Fundera på om de nya värdena är korrekta och vad du vill att den nya variabelnamn för att vara.
  3. Se till att köra vissa frekvenstabeller att dubbelkolla den gamla och nya variabel är korrekta.


(Detta kan göras med syntaxen raden: frekvens VARs = sex män.)

  1. Tänk på att om du behöver koda flera nummer och variabler att det finns en genväg för att göra detta. Du kan kopiera och förbi en rad och bara ändra siffrorna för att spara dig massor av tid. Dessutom kan du koda flera variabler i flera nya variabler samtidigt. Bara vara försiktig och se till att du skriva om allt i ordning ordentligt.
  2. Till exempel: recode liberalmind conservmind kön kön inkomst BNP (1 = 0) (2 3 4 5 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in liberalish Conserve kultur manlig kontanter nationwealth.
    • Lägg märke till att jag spelade in alla variabler samtidigt att spara både utrymme i min syntax-fil (för att göra det mindre rörigt) och sparat en ton för att skriva! Detta kan vara mycket användbart när man försöker att skapa en ton av referensgrupper med bara kopiera och klistra in den första omkodning ledning såsom:

    recode familysize (1 = 0) (2 3 4 5 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in oneperson. recode familysize (2 = 0) (1 3 4 5 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in twoperson. recode familysize (3 = 0) (1 2 4 5 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in threeperson. recode familysize (4 = 0) (1 2 3 5 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in fourperson. recode familysize (5 = 0) (1 2 3 4 6 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in fiveperson. recode familysize (6 = 0) (1 2 3 4 5 7 8 9 = 1) (else = sysmis) in sixperson. recode familysize (7 = 0) (1 2 3 4 5 6 8 9 = 1) (else = sysmis) in sevenperson. recode familysize (8 = 0) (1 2 3 4 5 6 7 9 = 1) (else = sysmis) in eightperson.

      • Tänk på att jag använder "(Annars = sysmis)" funktion för att märka något annat värde än de siffror som listas som systemet saknas. Det kan vara till hjälp, men man måste vara försiktig när du använder detta. Massor av gånger du kommer att ha massor av kodningsfel vid inmatning i data och du vill att dubbelkolla och korrigera dessa för att se till att du har ett stort antal fall.
      • Referensgrupper används typiskt i en linjär regressionsmodell för att hjälpa till att etablera ett slags kontrollgruppen. Vanligtvis använder den största kategorin för en ordnings eller nominell variabel och omfattar det genom att ge den ett värde av 0 och återskapa en ny variabel som jag gjorde på den andra delen i # 4.
      • Kontrollera alltid att avsluta kommandoraden med en period.
      • En hel del omkodning kan undvikas om du tänka noga när man utformar din frågeformuläret eller undersökning för att undvika förvirring. Ibland är det också lämpligt att koda om du har värdena på en Likertskala bakåt.

      För att åtgärda detta helt enkelt använda detta: recode Likertskala (1 = 5) (2 = 4) (3 = 3) (4 = 1) (5 = 1) i fixedlikertscale. Du kan ändra detta beroende på hur många värden du har och hur blandas ihop de är.

      Förklaring 2 Redigera

      recode (variabelnamn) (värden) i (variabelnamn).

      Den recode kommandot är oerhört värdefullt för många olika skäl. En av de många användningarna är att ändra variabelnamnet och även de värden som angivits i variabelnamnet. Till exempel, om du vill ändra det aktuella värdet av en till noll efter ett svar på din undersökning, bara skriva in kommandot SPSS:

      recode kön (1 = 0) (2 = 2) (else = sysmis) i kön.

      Lägg märke till att jag använde den rörliga sex igen och ändrade det aktuella värdet av 1-0, men höll värdet 2 densamma. Inte bara det, men du kommer att märka den extra befäl (annars = sysmis). Om du av någon anledning har andra siffror kodade i SPSS, visas den som systemet saknas när du skapar en tabell. Också märka att jag inte ändra variabelnamn och lämnade den samma. Jag kunde ha också bara slutade orden "till sex" och just avslutats med en period. Lägg också märke till att värdena inom parentes för varje värde som jag tilldelar. Var noga med att alltid göra det eller du kanske generera ett fel. Men för att slutföra skapa en dikotom variabel för ytterligare statistisk analys, måste vi ha ettor och nollor för värden. Därför vill jag redigera kommandot ovan till:

      koda kön (1 = 0) (2 = 1) (annars = sysmis) i Male.

      Den här gången bestämde jag mig för att ändra inte endast värdet av två i en, men också ändra hela variabel som Male. Detta skulle kunna hänvisa till antingen hur det nya värdet 0 lika män (vilket skulle vara en referensgrupp i en multipel regression) eller hur Hanarna är värdet 1. Tänk på det finns några avancerade knep för att SPSS som du kan förbise. Till exempel när jag omkodning en lång rad variabler, var det tröttsamt att skriva flera rader av koder för varje variabel trots att värdena var samma på grund av användningen av en Likertskala. Därför fick jag veta att du kan koda en ton av variabler samtidigt. Till exempel i stället för: recode kön (1 = 0) (2 = 1) (else = sysmis) in Male. recode kön (1 = 0) (2 = 1) (else = sysmis) till manlig.

      Alternativet, om variablerna värdet är samma, skulle se ut så här: recode kön kön (1 = 0) (2 = 1) (annars = sysmis) till Male manlig.

      Var noga med att hålla ordning på variabler och vad du vad ny variabel att kallas i samma ordning. Annars kan du sluta med fel värden som tilldelats fel variabler.

      Källa: en.m.wikiversity.org

      Kommentera

      E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fält är märkta *

      tjugo + 10 =