
SPSS统计基础---代码本
大家好,从今天开始,将逐步介绍SPSS各个统计方法菜单中每个选项的含义及使用。
码本报告活动数据集中所有或指定变量和多重响应集的字典信息(如变量名称、变量标签、值标签、缺失值)和摘要统计。对于名义和有序变量以及多重响应集,摘要统计包括计数和百分比。对于刻度变量,摘要统计包括均值、标准差和四分位数。
注意:码本忽略拆分文件状态。这包括为缺失值的多重插补创建的拆分文件组(在缺失值附加选项中可用)。
要获取码本
从菜单中选择:
分析> 报告> 代码本
单击“变量”选项卡。
选择一个或多个变量和/或多重响应集。
根据需要,您可以:
控制显示的变量信息。
控制显示的统计(或排除所有摘要统计)。
控制变量和多重响应集显示的顺序。
更改源列表中任何变量的测量级别以更改显示的摘要统计。
更改测量级别
您可以暂时更改变量的测量级别。(您不能更改多重响应集的测量级别。它们总是被视为名义变量。)
右键单击源列表中的变量。
从弹出的上下文菜单中选择测量级别。
这将暂时更改测量级别。在实际情况下,这仅对数值变量有用。字符串变量的测量级别被限制为名义或有序,二者在“码本”过程中的处理方式相同。
“码本输出”选项卡
“输出”选项卡控制每个变量和多重响应集包括的变量信息、变量和多重响应集的
显示顺序以及可选文件信息表的内容。
变量信息
这控制每个变量显示的字典信息。
位置。代表变量在文件顺序中的位置的整数。这对于多重响应集不可用。
标签。与变量或多重响应集相关联的描述性标签。
类型。基本数据类型。这可以是数值、字符串或多重响应集。
格式。变量的显示格式,如A4、F8.2 或DATE11。这对于多重响应集不可用。
测量级别。可能的值是名义、有序、刻度和未知。显示的值是字典中存储的测量级别,不受由更改“变量”选项卡上源变量列表中测量级别所指定的任何临时测量级别覆盖的影响。这对于多重响应集不可用。
注意:当测量级别未明确设置时,数值变量的测量级别在第一次数据传输之前可能是“未知”,例如从外部源或新建变量读取的数据。
角色。某些对话框支持基于定义的角色预先选择分析变量的功能。
值标签。与特定数据值相关联的描述性标签。
如果在“统计量”选项卡上选择了计数或百分比,则即使您未在此处选择值标签,
输出中仍包括定义的值标签。
对于多二分集,“值标签”是集中基本变量的变量标签还是已计算值的标签,这
取决于集的定义方式。
缺失值。用户定义的缺失值。如果在“统计量”选项卡上选择了计数或百分比,则即使您未在此处选择缺失值,输出中仍包括定义的值标签。这对于多重响应集不可用。
定制属性。用户定义的定制变量属性。对于任何与每个变量相关联的定制变量属性,输出都包括名称和值。这对于多重响应集不可用。
保留属性。保留系统变量属性。您可以显示系统属性,但是您不得改变这些属性。系统属性名称以美元符号($) 开头。不包括名称以揁对于任何与每个变量相关联的系统属性,输出都包括名称和值。这对于多重响应集不可用。
文件信息
可选文件信息表可以包括任何以下文件属性:
文件名。数据文件的名称。如果数据集从未以SPSS Statistics格式保存,那么就没有数据文件名。(如果在“数据编辑器”窗口的标题栏中没有显示文件名,则活动数据集没有文件名。)
位置。SPSS 数据文件的目录(文件夹)位置。如果数据集从未以SPSS
格式保存,那么就没有位置。
个案数。活动数据集中的个案个数。这是个案的总数,包括任何由于过滤条件而从摘要统计中排除的个案。
标签。这是由FILE LABEL 命令定义的文件标签(如有)。
文档。数据文件文档文本。
权重状态。如果采用加权,则显示加权变量的名称。
定制属性。用户定义的定制数据文件属性。使用DATAFILE ATTRIBUTE 命令定义的数据文件属性。
保留属性。保留系统数据文件属性。您可以显示系统属性,但是您不得改变这些属性。系统属性名称以美元符号($) 开头。不包括名称以揁对于任何系统数据文件属性,输出都包括名称和值。
变量显示顺序
可使用以下选项来控制变量和多重响应集的显示顺序。
依字母顺序排列。依变量名称的字母顺序。
文件。变量在数据集中的显示顺序(变量在数据编辑器中的显示顺序)。在升序方式中,多重响应集最后显示(在所有选定变量之后)。
测量级别。按测量级别排序。这将创建四个排序组:名义、有序、刻度和未知。多重响应集被视为名义。
注意:当测量级别未明确设置时,数值变量的测量级别在第一次数据传输之前可能是“未知”,例如从外部源或新建变量读取的数据。
变量列表。变量和多重响应集在“变量”选项卡上的选定变量列表中显示的顺序。
定制属性名称。排序顺序选项列表同时还包括任何用户定义的定制变量属性的名称。在升序方式中,没有属性的变量排在顶端,接着是有属性但尚未定义值的变量,然后是已为属性定义值的变量,这些都按值的字母顺序排列。
最大类别数
如果输出包括每个唯一值的值标签、计数或百分比,那么如果值的数量超过指定的值,您可以在表中不显示此信息。缺省情况下,如果变量唯一值的数量超过200,则不显示此信息。
“码本统计量”选项卡
“统计量”选项卡允许您控制输出中包括的摘要统计量,或不显示整个摘要统计量。
计数和百分比
对于名义和有序变量、多重响应集以及刻度变量的标签值,可用的统计量是:
计数. 有变量的每个值(或值范围)的个案的计数或个数。
百分比. 具有特定值的个案的百分比。
集中趋势和离散
对于刻度变量,可用的统计量是:
均值. 集中趋势的测量。算术平均,总和除以个案个数。
标准差. 对围绕均值的离差的测量。在正态分布中,68% 的个案在均值的一倍标准差范围内,95% 的个案在均值的两倍标准差范围内。例如,在正态分布中,如果平均年龄为45,标准差为10,则95% 的个案将处于25 到65 之间。
四分位数. 显示对应于第25 个、第50 个和第75 个百分位的值。
注意:您可以在“变量”选项卡上源变量列表中临时更改与变量相关联的测量级别
(从而更改该变量显示的摘要统计量)。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10