京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS科研统计:数据的排序、拆分与合并
通常在进行统计分析之前,可能要对数据文件进行基本的处理操作,让数据格式更加适合用于将要用到的统计分析方法。数据文件的基本操作主要包括数据的排序、数据的分组、数据的合并、数据的转置、对变量值的求秩、对变量的编码、计算新变量、数据的汇总与加权。整理数据文件的功能主要通过“数据”菜单和“转换”菜单来完成。
一、数据的排序
一般我们创建的数据文件在编辑窗口中个案的前后次序是随机的,其先后顺序由录入时决定。在做数据统计分析时,有时希望按某种顺序来观察一批数据,以便于更好地了解数据信息。例如:多城市儿童身高,希望身高是按从高到低的顺序观察。SPSS中的数据排序就是将数据编辑窗口中的数据,按照指定的某一个或多个变量值的升序或降序重新排列,所指定的变量称为排序变量。当排序变量只有一个时,为单值排序,则按照排序变量取值的大小次序对个案数据重新整理后显示。当排序变量有多个时,为多重排序。多重排序的第一个排序变量称为主排序变量,其他排序变量依次称为第二排序变量、第三排序变量等。在多重排序时,个案先按主排序变量值的大小排序,当主排序变量值一致时,再按第二排序变量值大小排序,依次类推。数据排序的主要操作方法如下:
单击“数据” |“排序个案”命令,弹出“排序个案“对话框,排序前数据如下图所示。将排序变量选定后,设置好排序方式,如排序个案图所示,单击“确定”按钮,会自动 跳转到排序后的数据编辑窗口。
(1) “排序依据”框是选择指定的排序变量,若排序变量有多个,将自动按照它们在此列表的显示次序,依次对数据进行排序。
二、数据的拆分
在进行统计分析时,只需要对具有某种特性的数据进行分析,那么就涉及到分组分析,则可以通过拆分数据集来加以实现,它能使数据分析过程按照分组变量进行分组分析,得到各个组的结果。通过拆分功能,还可以实现对原始数据的重新排序,使某一变量取值相同的个案集中在一起,便于观察和比较。具体的操作方法如下:
单击“数据”丨“拆分文件”命令,弹出“分割文件”对话框
(1) “分组方式”框用于选择拆分的变量,此变量可以是一种及以上。
(2) 指定拆分方式。
分析所有个案,不创建组:是系统的默认值,表示分析所有的个案,取消拆分,它可恢复分组前的状态;
比较组:分组分析,按组间比较的形式输出结果;
按组组织输出:分组分析,分别显示各组所得的结果。
(3) 指定排序方式。
按分组变量排序文件:拆分时将数据按所用的拆分变量排序,这是系统默认选项;
文件已排序:标识数据己经按分组变量排序了,不需要重新排序。
拆分前数据
数据拆分的参数设置
选中拆分变量后,单击“确定”按钮,自动弹出拆分后的数据编辑窗口,如上图所示。右下侧会出现“拆分条件”的提示,表明所做的拆分正在生效,它将在以后的分析中一直有效,而且会被存储在数据集中,直到再次进行设定为止。数据进行拆分后,其分析结果的显示表格,如下图所示
拆分后收数据
三、数据的合并
当数据量很大时,经常需要将一份大的数据分成几个小部分,由不同的人对数据进行录入,以提高录入效率。这样就会出现一份大的数据分别存储在几个不同的数据文件中的现象。因此,将这些若干个小的数据文件合并成一个大的数据文件,是进行各种统计分析的前提。SPSS数据文件的合并方式有两种:纵向合并和横向合并。在SPSS系统中,进行合并的文件必须都存储为SPSS数据格式。
(1)纵向合并
纵向合并指的是几个数据集中的数据纵向相加,组成一个新的数据集,新数据集中的记录数是原来几个数据集中记录数的总和,实质就是将两个数据文件的变量列,按照各个变量名的含义,一一对应进行首尾连接合并。合并的两个数据文件的变量相同,合并的目的是增加分析个案。
实现SPSS数据文件的纵向合并应遵循两个条件:第一,两个待合并的SPSS数据文件,其内容合并是有实际意义的;第二,为方便SPSS数据文件的合并,在不同数据文件中,数据含义相同的列,最好起相同的名字,变量类型和变量长度也要尽量相同。这样,将方便SPSS对变量的自动对应和匹配。
(2)横向合并
横向合并指的是按照记录的次序,或者某个关键变量的数值,将不同数据集中的不同变量合并为一个数据集,新数据集中的变量数是所有原数据集中不重名变量的总和,实质就是将两个数据文件的记录,按照记录对应,一一进行左右对接。合并的两个数据文件的变量不同,但具有相同个案例数。
实现SPSS数据文件的横向合并应遵循三个条件,第一,如果不是按照记录号对应的规则进行合并,则两个数据文件必须至少有一个变量名相同的公共变量,这个变量是两个数据文件横向对应合并的依据,称为关键变量。如学号、贵宾卡号等,关键变量可以是多个;第二,如果是使用关键变量进行合并的,则两个数据文件都必须事先按关键变量进行升序排列;第三,为方便SPSS数据文件的合并,在不同数据文件中,数据含义不相同的列,变量名不应取相同的名称。数据合并的操作方法如下:单击“数据”丨“合并文件”丨“添加个案”命令,弹出添加个案文件选择对话框操作即可。
打开数据合并窗口。因是横向合并,所以选择“添加变量”。第二个图片显示合并的数据文件。
“已排除的变量”是两个文件中共同拥有的变量名,选择它作为“关键变量”。“新的活动数据集”是最后展示在结果中的变量名。变量名后的“*”表示当前数据编辑窗口中的量,“+”表示指定文件中的变量。“按照排序文件中的关键变量匹配个案”中通常选择第一个,即“两个文件都提供个案”。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27