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Multiple category method презентация
Содержание
- 1. Multiple category method
- 2. 多项选择问题的处理方法 思路： 将一个问题定义成几个变量，用这几个变量来描述该问题的几个可能被选择的答案。 编码方式： 多选项二分法 (multiple dichotomize method) 多选项分类法 (multiple category method)
- 3. 例：如果您家近年来生活水平提高了，那么主要原因是（任选2项）： a.家庭就业人数增加
- 4. 多选项二分法 将每个答案作为一个变量，每个变量只有两个取值(0或1)。 若回答者选择了这个选项，则这一变量中数据为1，没有选数据为0。 优点：简单直接 缺点：对于选项较多的问题，要设置多个变量
- 5. 多选项分类法 预先估计多选项问题可能被选择的最多答案数.为每个答案建立一个变量,取值为多选项问题的可选答案. 譬如，一个多选题，如果有3个答案，就设置3个变量。
- 6. 练习： 问题：以下运动方式中，选出你最喜欢的三项： (a) 足球 (b)
- 7. Key 采用多选项分类法，设置3个变量
- 8. 从Excel获取数据文件 打开数据：File —Open ---- Data 命令 定义变量的属性 练习：在spss中打开“居民储蓄调查数据.xls”
- 9. 二、数据的编辑 为分析需要，有时需要对数据进行添加、修改、整理。 个案排序 个案的寻找 个案的插入或删除 变量的插入或删除 数据文件：“Employee data.sav”
- 10. 个案的排序 个案排序是重新排列数据的先后次序，以指定的某个变量值为基准进行升序或降序。 例：把所有的数据根据被调查者的工资进行排序（变量名为salary） 例：把所有的数据根据被调查者的教育年限进行排序，要求教育年限从小到大（变量名为educ） 例：把所有的数据根据被调查者的工资及教育年限同时进行排序
- 11. 当遇到两个或多个变量进行排序的情况是，SPSS的排序规则是先按第一个变量升序或降序排列，当第一个变量值相同时再根据第二个变量值排序。
- 12. 个案及变量的寻找 想要对某个个体情况进行了解； Data菜单中的Go to case 命令； 例：快速寻找序号为364的调查者的相关情况；
- 13. 选择个案子集 仅需要对数据文件中部分数据进行分析。 例： 分析者只希望看见男性调查者的相关情况； 分析者只希望对受教育年限超过16年的进行分析； 分析者希望对受教育年限超过16年的男性进行分析； 分析者希望对受教育年限超过16年、工资超过20,000的男性进行分析
- 14. 插入或删除一个个案/变量 插入一个新的个案 （1）菜单法 （2）选中某行 插入一个新的变量 （1）菜单法 （2）选中某列 （3）Variable View 标签法
- 15. 变量的转换 为研究问题方便，在已存在变量的基础上建立新的变量 Transform----Compute 例：考虑工资salary的自然对数 例：打开数据文件“dietstudy.sav”。 计算每个病人患病后体重与原始体重之间的差值 计算每个病人不同时期体重的平均值 计算每个男性病人不同时期体重的平均值 计算每个年龄在50岁以上的男性病人不同时期体重的平均值
- 16. 练习 打开“credit_card.sav”. 要求： 把所有的数据依据变量 spent 进行排序（降序）。 快速寻找第 15163 个调查者的信用卡基本情况。 提取交易类型为 travel，出生日期为1979-08-29的男性数据 计算spent/12的值
- 17. 第三节 数据的整理和表述
- 18. 数据的整理和表述 统计数据的整理： 根据任务，对原始数据进行科学加工及汇总。 目的：更好展示数据 表现形式：统计图或表 数据类别：质别数据和量别数据
- 19. 质别数据的整理和表述 质别数据： 非数字型 反映类别、一定次序、品质特征 即：分类数据（categorical)、顺序数据(ordinal) 如：性别、企业、受教育程度等
- 20. 分析质别数据的常用工具 图 饼图 (pie chart) 条形图 (bar chart) Pareto图 表 频数表——一个 列联表——两个或两个以上
- 21. 单一质别数据的分析工具 表： 编制频数分布表 图： 绘制条形图(simple)、饼图等
- 22. 问题1：分析员工的工作类别情况，即对变量名为 jobcat 的变量进行汇总 问题2：不同性别的员工基本情况 问题3：分析不同性别、不同工作类别的员工的基本情况
- 23. 频数分布表 Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies Format：输出结果按一定次序排序 按变量值升序排列 按变量值降序排列 按频数升序排列 按频数降序排列
- 24. 对工资(salary)进行分组 低收入：50,000以下， 中等收入：50,000—100,000， 高收入：100,000以上 问题：统计高中低收入各自人数
- 25. 数值型数据----频数分布表 先按照一定次序分组 recode 得到新的变量 再利用新的变量绘制频数分布表
- 26. 两个质别变量数据的交叉汇总 表： 交叉表（crosstabs 列联表） 图： 条形图(clustered, stacked)
- 27. Analyze——Descriptive Statistics——crosstabs Cells：显示百分比percentages 对结果的分析
- 28. 低收入有264人，中等收入有173人，高收入有37人。 低收入占55.7%，中等收入占36.5%，高收入占7.8%。
- 29. 三个质别变量数据的交叉汇总 问题： 对性别、收入及工作类别三者进行交叉汇总。 Analyze——Descriptive Statistics——crosstabs——layer 对结果的分析
- 30. 练习 1、将 salbegin 进行分组（recode）生成的新变量叫salbeginnew，15,000以下为第一组，15,000到30,000为第二组，30,000以上为第三组。 2、对 salbeginnew 及变量值（value）加标签，salbeginnew 的标签为初始收入分组，第一组：低收入，第二组：中等收入，第三组：高收入。 3、做出初始收入分组的频数分布表，每个组各有多少人？各占百分之多少？ 4、做出初始收入分组与 jobcat 的交叉频数表，高收入的manager有多少人？高收入manager占所有人的百分比有多少，高收入manager占高收入的人的百分比有多少？
- 31. 作业 打开“student.sav”数据 分析不同学生血型 (blood_n)分布情况，用图和表进行表示 分析不同性别 (sex)的学生的血型分布情况 学生血型与教育背景 (edu_b)有关系吗？请给出你的理由 对男生身高进行分组：第一组：170以下（低）、第二组：170-178（中等）、第三组：178以上（高）。并在男生中对不同身高的人数进行统计。 要求：最后提交word和output，文件名：学号+姓名 发送至xiongwei@uibe.edu.cn
多项选择问题的处理方法 思路： 将一个问题定义成几个变量，用这几个变量来描述该问题的几个可能被选择的答案。 编码方式： 多选项二分法 (multiple dichotomize method) 多选项分类法 (multiple category method)
Слайд 2多项选择问题的处理方法
思路：
将一个问题定义成几个变量，用这几个变量来描述该问题的几个可能被选择的答案。
编码方式：
多选项二分法 (multiple dichotomize method)
多选项分类法 (multiple category method)
Слайд 10个案的排序
个案排序是重新排列数据的先后次序，以指定的某个变量值为基准进行升序或降序。
例：把所有的数据根据被调查者的工资进行排序（变量名为salary）
例：把所有的数据根据被调查者的教育年限进行排序，要求教育年限从小到大（变量名为educ）
例：把所有的数据根据被调查者的工资及教育年限同时进行排序
Слайд 13选择个案子集
仅需要对数据文件中部分数据进行分析。
例：
分析者只希望看见男性调查者的相关情况；
分析者只希望对受教育年限超过16年的进行分析；
分析者希望对受教育年限超过16年的男性进行分析；
分析者希望对受教育年限超过16年、工资超过20,000的男性进行分析
Слайд 15变量的转换
为研究问题方便，在已存在变量的基础上建立新的变量
Transform----Compute
例：考虑工资salary的自然对数
例：打开数据文件“dietstudy.sav”。
计算每个病人患病后体重与原始体重之间的差值
计算每个病人不同时期体重的平均值
计算每个男性病人不同时期体重的平均值
计算每个年龄在50岁以上的男性病人不同时期体重的平均值
Слайд 16练习
打开“credit_card.sav”.
要求：
把所有的数据依据变量 spent 进行排序（降序）。
快速寻找第 15163 个调查者的信用卡基本情况。
提取交易类型为 travel，出生日期为1979-08-29的男性数据
计算spent/12的值
Слайд 23频数分布表
Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
Format：输出结果按一定次序排序
按变量值升序排列
按变量值降序排列
按频数升序排列
按频数降序排列
Слайд 29三个质别变量数据的交叉汇总
问题：
对性别、收入及工作类别三者进行交叉汇总。
Analyze——Descriptive Statistics——crosstabs——layer
对结果的分析
Слайд 30练习
1、将 salbegin 进行分组（recode）生成的新变量叫salbeginnew，15,000以下为第一组，15,000到30,000为第二组，30,000以上为第三组。
2、对 salbeginnew 及变量值（value）加标签，salbeginnew 的标签为初始收入分组，第一组：低收入，第二组：中等收入，第三组：高收入。
3、做出初始收入分组的频数分布表，每个组各有多少人？各占百分之多少？
4、做出初始收入分组与 jobcat 的交叉频数表，高收入的manager有多少人？高收入manager占所有人的百分比有多少，高收入manager占高收入的人的百分比有多少？
Слайд 31作业
打开“student.sav”数据
分析不同学生血型 (blood_n)分布情况，用图和表进行表示
分析不同性别 (sex)的学生的血型分布情况
学生血型与教育背景 (edu_b)有关系吗？请给出你的理由
对男生身高进行分组：第一组：170以下（低）、第二组：170-178（中等）、第三组：178以上（高）。并在男生中对不同身高的人数进行统计。
要求：最后提交word和output，文件名：学号+姓名 发送至xiongwei@uibe.edu.cn
