
SPSS操作技巧在醫(yī)院中的應(yīng)用
有沒有發(fā)現(xiàn),在使用SPSS時(shí),同樣的數(shù)據(jù)同樣的操作,有人總會(huì)比我們快那么一兩拍,不是因?yàn)槲覀兊碾娔X慢,而是因?yàn)槲覀兊牟僮魈床烤桶?,其?shí)SPSS中有很多快捷操作,今天我們就給大家介紹常用的幾個(gè)。
第一、召喚數(shù)據(jù),直接通過“文件”,選擇“最近使用的數(shù)據(jù)”,即可輕松召喚最近10條數(shù)據(jù)記錄。
第二、歷史操作,單擊下圖標(biāo)識(shí)的按鈕,即可喚醒最近12次歷史操作,趕緊試試吧。
第三、一鍵進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述,這個(gè)是讓我特別歡喜的,選中某個(gè)變量,右鍵選擇“描述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”,duang,結(jié)果輸出了!
第四、加權(quán)個(gè)案,進(jìn)行卡方檢驗(yàn)一般需要預(yù)先對(duì)個(gè)案進(jìn)行加權(quán),單擊天平樣按鈕,即可。
第五、拆分文件,當(dāng)我們的數(shù)據(jù)有多個(gè)分組,我們需要分組進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述時(shí),就可以單擊拆分文件的按鈕,選擇“按組組織輸出”。
第六、有時(shí)候,我們的變量太多,而在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)時(shí),常常一個(gè)一個(gè)去找,想想都覺得有些不劃算。其實(shí)可以在變量框中,單擊右鍵,將變量“按字母順序排列”,這樣可能會(huì)方便很多。
第七、拆分窗口:先來看一張SPSS的截圖,這是在鬧分家嗎?不過,是被分家的哦,通過“窗口—拆分”即可達(dá)成下圖效果,這跟EXCEL的凍結(jié)功能有異曲同工之妙,這樣一來,以后不論是查找變量或是查找case,再也不需要大海撈針了呢。
第八、定義變量集:最近分析的一份數(shù)據(jù),有100個(gè)變量之多,分析時(shí)想找個(gè)變量,簡(jiǎn)直是考驗(yàn)視力和耐心啊。假設(shè)在這100個(gè)變量種,常用的變量為年齡、身高、體重等,我們就可以通過“實(shí)用程序—定義變量集”,將這些變量定義為一個(gè)新變量集。然后,通過工具欄的調(diào)用該變量集,這時(shí)候只顯示年齡、身高、體重這些常用的變量,瞬間清爽了很多,當(dāng)然也可以通過
恢復(fù)所有的變量集。(感謝我們微信平臺(tái)的熱心朋友提供這個(gè)小技巧)
第九、值標(biāo)簽(1):看到下面這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),簡(jiǎn)直一頭霧水啊,這阿拉伯?dāng)?shù)字都是什么東東啊?想知道嗎?點(diǎn)一點(diǎn)下圖箭頭所指“值標(biāo)簽”,真相馬上水落石出。
第十、值標(biāo)簽(2):好多人看到下面的圖時(shí),特別不喜歡1和2這樣的表現(xiàn)形式,怎樣能夠顯示1和2具體代表的變量呢?只需要在變量視圖,定義下該變量的值即可。
第十一、 標(biāo)識(shí)重復(fù)的個(gè)案:有時(shí)候,在處理數(shù)據(jù)的過程中,非圣賢的我們難免出錯(cuò),比如一個(gè)人的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了多次,這時(shí)候,我們可通過“數(shù)據(jù)—標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案”,可以按姓名或ID編號(hào)進(jìn)行查重。
第十二、產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字:SPSS可以產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字嗎,答案是肯定的。首先定義一個(gè)變量,如果是在空白數(shù)據(jù)庫(kù)中,還需要定義產(chǎn)生多少個(gè)隨機(jī)數(shù)字,如果您想產(chǎn)生10個(gè),可以在第10行輸入任意一個(gè)數(shù)字,這就告訴SPSS我們要產(chǎn)生10個(gè)隨機(jī)數(shù)字(如果您不是空白數(shù)據(jù)庫(kù),直接跳過這一步)。接下來,“轉(zhuǎn)換—計(jì)算變量”,通過“函數(shù)組”選擇“隨機(jī)數(shù)字”,在其下方的下拉菜單中,選擇合適分布的函數(shù),參照說明定義參數(shù)。
當(dāng)然,為了保證可重復(fù)性,我們?cè)谟?jì)算變量前需要定義下種子數(shù)。通過“轉(zhuǎn)換—隨機(jī)數(shù)字生成器—設(shè)置起點(diǎn)”。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11