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职场技能】你会用SPSS吗?

   2019-09-27 MBA中国网1590
导读

Python, R, Stata, C++......熟悉的门槛,熟悉的鄙视链,熟悉的PTSD这是被老板交代工作时的你吗?你以为微博转发Excel快捷键汇总

 Python, R, Stata, C++......
 
熟悉的门槛,熟悉的鄙视链,熟悉的PTSD
 
 
这是被老板交代工作时的你吗?

你以为微博转发Excel快捷键汇总=会做数据分析?
 
呵呵,不要粉饰太平了,其实你连加载项都不知道怎么开。
 
SPSS了解一下

1.定义变量
 
这其实不是一个数据分析操作,但却是开展分析之前必不可少的准备工作,录入的数据越干净,分析的时候越省力。
 
在定义变量时你需要注意这几点:
 
①尽量用罗马字符(英文)
 
我们的母语虽然比英文简练,但是用汉语命名变量的话,会在使用语句的时候造成不得不反复切换输入法和使用“”的麻烦
 
对了,标点符号使用全角也是不可以的哦
 
②定义变量类型
 
变量类型默认为数值型,小数位数默认为2,但如果你的变量是整数或哑变量,每个数字后面的.00是不是过于累赘了呢?
 
对于一些文字类变量(如问卷中的开放性问题),可以定义为字符串,但是字符串不能进行计算哦。
 
③变量名
 
虽然一般不会出问题,但变量名定义还是有点小讲究的:
 
字符数量不能多于8个,不要使用诸如!,?,-,*等的特殊字符,不区分大小写,不能与SPSS内部特有的保留字段相同(如and, not等)
 
 
④缺失值
 
以调查问卷为例,回收数据时可能有“白卷”,也就是缺失值。建议定义缺失值为999,9999等大数字,不干扰之后的分析。
 
2.描述统计-频次分布
 
我们最常见的数据分析表格就是它的产物!比如这个↓↓
 
操作流程:菜单→分析→描述统计→频率
 
语句:frequencies+变量名
 
3.数据排序
 
操作流程:在数据列右键选排序即可,撤销排序可以对ID或问卷编码重新排序
 
语句:sort cases+变量名
 
4. 重新编码
 
重新编码可以对数据进行分组、合并少数或奇异数据进入大类。而且自动重新编码会对每个数据进行排序
 
操作流程:菜单→转换→重新编码为……
 
语句:recode+变量名+into+新变量名
 
注意事项:重新编码为相同变量时可以不定义新值,如果重新编码为不同变量,则务必对新值进行定义。
 
操作不可撤销!如果你不想要这个新变量,就选中整列删除吧。
 
5. 交叉表
 
长这个样子↓↓ 其实它属于描述统计的一部分,但是它太常用了,单独列出来。
 
操作流程:菜单→分析→描述统计→交叉表
 
语句:crosstab+变量A+by+变量B
 
6. 拆分文件&选择个案
 
顾名思义,就是从整体筛选出符合某项条件的数据进行分析。拆分后可以进行分类分析,而且进行频次分析时,拆分文件之后,可以显示出整体与拆出大类下的三个表格;选择个案之后,只会显示出筛选出的个案的分析表格!
 
操作流程:菜单→数据→拆分文件/选择个案
 
注意事项:拆分文件一般选择“按组组织输出”,而且拆分文件或者选择个案不是一次性的,如果不想每次都进行3次分析,拆分之后一定记得还原!
 
7. 检验
 
请回忆起大学统计学课程以及论文写作中出现过的那些名字……(我知道你只记得“F值>0.001”和“不显著”)
 
操作流程:
 
卡方检验:菜单→分析→描述统计→交叉表→菜单中选择“统计量”→卡方
 
T检验:菜单→分析→比较均值→根据需要,选择“单样本T检验/独立样本T检验/配对样本T检验”
 
注意事项:没什么要注意的,复习一下统计学知识确定你要用的是什么样的检验
 
8. 推论统计
 
简而言之,就是数据之间像《武林外传》中的姬无命一样大喊:是谁——影响了我,而我——又影响了谁!???
 
单因素方差分析:菜单→分析→比较均值→单因素ANOVA
 
相关分析:菜单→分析→相关→双变量(只分析连续变量)
 
线性回归:菜单→分析→回归→线性(只分析连续变量)
 
Logistic回归:菜单→分析→回归→二项logistic
 
(文/小编)
 
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