SPSS中Recode、Compute、Count、If命令

在進行統(tǒng)計分析時，經(jīng)常需要對某些數(shù)據(jù)進行重新處理，如年齡、身高、收入等，了解他們的分布或進行分析。

1、SPSS的數(shù)據(jù)變換，主要命令有四種：

2、Recode 命令：重新編碼數(shù)據(jù)，重新安排數(shù)據(jù)

3、Compute命令：對原始數(shù)據(jù)進行四則運算或指數(shù)運算等，派生出新的變量

4、Count命令：創(chuàng)建一個新變量來計算某些變量值所出現(xiàn)的次數(shù)

5、If命令：如果表達式成立，則創(chuàng)建一個新變量

一．Recode 命令對數(shù)據(jù)重新編碼

1．基本格式

Recode V1, V2…(原值1=新值1)…（原值m=新值n）

/X1，X2…（原值1=新值1）…（原值m=新值n）.

幾個變量重新編碼，如果變量值不一樣，可以用反斜杠 / 隔開

Recode命令與變量、括號之間要有空格

在原值中使用的關(guān)鍵詞有：

lo(Lowest)

HI(highest)

Thru

Missing

Else

Sysmis

2．舉例

recode age (0 thru 20=1)(21 thru 40=2)(41 thru 60=3)(61 thru 100=4).

recode age (lo thru 20=1)( 21 thru 40=2)(41 thru 60=3)(61 thru hi=4).

recode V1 to V3(0=1)(1=0)(3=2).

recode v1,v2,v3(0=1)(1=0)(3=2).

用missing再編碼缺省值（如把原定為99歲的缺省值改為00歲，則：

recode age (missing=00).

Missing關(guān)鍵詞不能出現(xiàn)在右邊

Recode age (00=missing).  是錯誤的。

Recode value age (00).  是正確的

對系統(tǒng)缺省值sysmis進行重新編碼。系統(tǒng)缺省值是SPSS內(nèi)部把無效的值自動打上“·”而剔除掉。

recode age (missing=sysmis).

沒有關(guān)鍵詞時的重新編碼

recode age (0,20=1)(21,40=2)(41,60=3)(61,100=4).

對字符串重新編碼有一些特別的要求

recode sex (’M’=’A’)( ’F’=’B’).

recode name(’wangsan’=’wan    ’).

注意：新舊字符串的長度必須相等，不足的，要用空格補齊

要用單引號把內(nèi)容引起來

recode 命令放在統(tǒng)計過程之前

特別應(yīng)該引起注意的是：如果單純使用上述recode方法對變量進行重新編碼，則會改變原始的數(shù)據(jù)錄入格式，即改變原來的變量。如果需要重新編碼而又不希望改變原始的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在編程時應(yīng)該與compute命令一起使用。上述問題在用對話框進行重新編碼時可以得到較好的解決。

第一種：對原始的數(shù)據(jù)進行重新編碼，改變原來變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

File----Open ---Data-----*·sav-----OK----Transform-------Recode into same variable

點選age到Numeric Variable―――點擊Old and New Values――出現(xiàn)如下對話框

第二種：保持原始變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，重新編碼的數(shù)據(jù)生成新的變量

Transform------- Recode into different variable

點選age到Numeric Variable－output框――在Name框打入agenew(新變量名)----點擊old and new values-----出現(xiàn)對話框如下

在new values中填上需要編碼的值-----add-----重復(fù)----continue----點選Change框――OK-----存盤 

也可以在SPSS的Variable view中進行

二．用Compute命令創(chuàng)建新變量

1．命令格式

Compute 新變量=老變量1[+ — ×÷]老變量2.

Compute 新變量=函數(shù).

對整個數(shù)據(jù)通過函數(shù)關(guān)系進行重新排列,常用的函數(shù)有:

ABS絕對值

ARSIN反正弦函數(shù)

ARTAN反正切函數(shù)

COS余弦函數(shù)

EXP以自然數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)

LG10

LN 自然對數(shù)  時間的差別很大,在做模型時，往往用LN時間,效果比較好(有漸近線),周期性很強的數(shù)考慮用SIN或COS; 數(shù)據(jù)差距很大但是沒有漸近線,可以考慮用平方根縮小差距.根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和研究的目的選擇運算與函數(shù)

SQRT平方根 如年齡的平方根,可以縮小年齡之間的差距

TRUNC截取某自變數(shù)的整數(shù)部分

SIN

MOD 除于10以后的余數(shù)(模數(shù))

RND 取自變數(shù)最接近的整數(shù)部分

Compute F=MOD(196).結(jié)果是6

Compute G=RND(-4.5).結(jié)果是-5

在進行函數(shù)運算時，如果出現(xiàn)下面的情況，被當作是系統(tǒng)缺省值處理

在冪運算中,指數(shù)不是整數(shù);

被開方的數(shù)是負數(shù)

在EXP的指數(shù)運算中,自變數(shù)的結(jié)果太大

在LG10中,自變數(shù)為負數(shù)或0

在MOD10中,自變數(shù)為負數(shù)或0

自變數(shù)X為缺省值時，SPSS則認為是系統(tǒng)缺省值

日期運算函數(shù)中,自變數(shù)日期無效

任何自變數(shù)是系統(tǒng)缺省值時，則該個案是系統(tǒng)缺省值

日期函數(shù)YAMODA,可以把自變數(shù)表中所列的年月日變?yōu)樘鞌?shù),這種年月日順序與中國的年月日順序是一致的，計算天數(shù)是從1582年10月15日開始(格里歷的第一天)

compute day=YAMODA(1582,10,15).

結(jié)果是day=1(天)

compute age=[YAMODA(1945,4,21)－YAMODA(1999,10,1)]/365×25.

可以從兩個日期的間隔算出年齡是多少

三. COUNT命令

在限制性多項選擇中合成新的變量，生成0，1編碼的變量，如農(nóng)民工在北京選擇住房因素列出了9項因素，詢問其第一選擇、第二選擇與第三選擇是什么。如果想把第一、二、三選擇都選擇了“上班方便”的人找出來，生成一個新的變量，則可以用count命令。

1．命令格式

Count 新變量名=老變量1（數(shù)值范圍） 老變量2（數(shù)值范圍） 老變量n(數(shù)值范圍).

＃例 計算住房三個選擇都選擇了上班方便的人（原變量中的編碼是1）

則Count  house = b8.1  (1)  b8.2  (1)  b8.3  (1)  .

計算收入在300元以下的個案

count income1=income(lo thru 300).

計算收入在1000元以上的個案

count income2=income(1000 thru hi).

顯示某些變量中有系統(tǒng)缺失值的個案和用戶缺失值的個案

count M=age, income(sysmis).

Count M1=age, income(missing).

2．在對話框中運行Count

當要計算同時滿足兩個變量取值條件的記錄數(shù)量有多少時，直接用對話框會出現(xiàn)完全錯誤的結(jié)果，這里需要對對話框生成的程序加以修改，怎么修改？

注意：有的時候編程序可以完成對話框無法完成的工作。

如打開農(nóng)民工調(diào)查數(shù)據(jù)，現(xiàn)在想把滿足下列條件的人找出來：第一選擇是選擇了“上班方便”，第二選擇選擇的是“位置好”，第三選擇選擇的是“房租低”并且要看每個人符合以上三個條件中的幾條。

先用對話框做一下，然后paste一下對話框會生成什么樣的程序，我們可以看到對話框生成的程序是：

COUNT

house = b8.1 b8.2 b8.3  (1)  b8.1 b8.2 b8.3  (2)  b8.1 b8.2 b8.3  (3)  .

EXECUTE .

這個語句顯然不符合我們的要求，因為我們要求”1”只對第一選擇進行限制，而不對第二選擇和第三選擇進行限制。

所以，需要修改程序：COUNT

COUNT

house = b8.1 (1)  b8.2 (2) b8.3  (3)  .

EXECUTE .

四·用If命令做條件變換和邏輯校

1．命令格式

[1]IF命令格式1

IF（表達式成立） 新變量=新表達式

[2]IF命令格式2

IF（表達式成立） 新變量=數(shù)值

表達式中的關(guān)系符一般有6種

EQ（=）  LE（＜＝）  GT（>）

LT（<）   GE（>=） NE（<>）

IF命令一定要用compute命令引導(dǎo)

[3]舉例

compute taxes=0.

If(income GE800) taxes=income×0.2.

月收入大于等于800，納稅20%

邏輯表達式中可以用AND (&); OR(I);NOT(~)三種。

IF (age GE18 AND sex NE 1) Group=1.

If (NOT Race=1 AND sex NE 0) Group=1.

當Race不等于1，同時 sex不等于0時，則歸入第一組

在IF命令中，如果有一個變量有缺省值，無法確定整個表達式的真假時，命令不執(zhí)行，這個時候SPSS將依然保留新變量原有數(shù)值不變

原來有缺省值的，依然為缺省值。

五．對變量進行分組（Categorize Variables）

對變量進行分組指的是把連續(xù)型數(shù)值型資料轉(zhuǎn)變?yōu)榫唧w的分類數(shù)據(jù)，進行轉(zhuǎn)換時是按照百分位數(shù)進行分組，這樣可以使每個組都有大概相等的觀察值。如把一個變量分為4個組，則第一組在25％百分位數(shù)下，第二組在25－50％，第三組在50－75％，第四組大于75％，組數(shù)可以自己決定

六．變量值秩次確定

Transform----Rank Cases----

Variable框：放你需要進行排序的變量，

By框：放用以確定分組排序的依據(jù)―――

Assign rank 1 to-----指用來制定秩次排列方式： Smallest value 表示最小值用1標注， Largest value表示最大值用1標注

Rank Type―――可以選擇的排序類型，主要有：

Rank：普通秩次，系統(tǒng)默認方式，

Savage score :以指數(shù)分布為基礎(chǔ)的原始分為秩次

Fractional rank：以分組例數(shù)之和占總例數(shù)的累積百分比為秩次

Fractional rank as％ ：以累積百分比分數(shù)為秩次

Sum of case weights：以分組例數(shù)的權(quán)重為秩次

Ntiles：先給定一個大于1的整數(shù)，系統(tǒng)按照這個數(shù)值開始確定排序的秩次

Proportion estimated：比例估計，是以一個特別秩次對應(yīng)分布的累積比的估計

Normal score：正態(tài)分數(shù)

Ties：當選擇的變量具有相同值時，秩次的確定原則：

Mean：給點秩取平均值，此為系統(tǒng)默認方式

Low：給點秩取最小值

High：給點秩取最大值

Sequential ranks to unique values：給點秩取第一個出現(xiàn)的秩次值，其它觀察量秩次順序排列

七．自動對變量重新賦值 Automatic Recode

Automatic Recode對話框：把要重新賦值的變量放到Variable框，在New name 框內(nèi)對新變量進行變量名的確定， 賦值方式：從lowest value開始， 從largest value開始。生成的新變量實際上是對老變量根據(jù)從大到小或從小到大的原則對其進行了賦值。如某個值在老變量中排第五，則在重新賦值時賦予5這個值。

八．缺失值的替代 Replace Missing Values

當變量有缺失值時，可以進行科學(xué)替代， 點擊Transform 菜單中的 Replace Missing Values對話框，把有缺失值的變量放到New variables對話框中， 系統(tǒng)會自動產(chǎn)生用于替代缺失值的新變量名，默認變量名為原來變量名后加－1，我們也可以在Name框內(nèi)自己定義替代缺失值的新變量名，然后點擊 Method 箭頭，選擇缺失值的替代方式，共有5種方式

1.       Series mean: 用這個變量的所有非缺失值的均數(shù)作替代

2.       Mean of nearby points：用缺失值相鄰點的非缺失值的均數(shù)做替代，取多少個相鄰點可以由Span of near by points選擇項來確定

3.       Median of nearby points：用缺失值相鄰點的非缺失值的中位數(shù)做替代，取多少個相鄰點可以Span of near by points選擇項來確定

4.       Linear interpolation：用缺失值相鄰兩點非缺失值做線性內(nèi)插法替代

5.       Linear tread at point：用擬合的直線方程估計缺失值。

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