2013數(shù)據(jù)分析方法(SPSS入門)-2-課件PPT

1、12021/8/261數(shù)據(jù)分析方法及軟件應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法及軟件應(yīng)用授課教師：楊小寶授課教師：楊小寶 副教授副教授北京交通大學北京交通大學2013.0922021/8/262SPSS入門入門-22.1 SPSS簡介2.2 SPSS數(shù)據(jù)的管理2.3 SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理32021/8/263為什么要進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理 在數(shù)據(jù)文件建立之后，通常還需要對分析在數(shù)據(jù)文件建立之后，通常還需要對分析的數(shù)據(jù)進行必要的預(yù)加工處理，這是數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)進行必要的預(yù)加工處理，這是數(shù)據(jù)分析過程中必不可少的一個關(guān)鍵步驟。分析過程中必不可少的一個關(guān)鍵步驟。 數(shù)據(jù)的預(yù)加工處理服務(wù)于數(shù)據(jù)分析和建模，數(shù)據(jù)的預(yù)加工處理服務(wù)于數(shù)據(jù)分析和建

2、模，主要包括以下幾個問題：主要包括以下幾個問題：42021/8/264 1. 數(shù)據(jù)的排序數(shù)據(jù)的排序 2. 變量計算變量計算 3. 數(shù)據(jù)選取數(shù)據(jù)選取 (重點重點) 4. 分類匯總分類匯總 (重點重點) 5. 數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)分組(重點重點) 6. 數(shù)據(jù)拆分數(shù)據(jù)拆分(重點重點) 7. 數(shù)據(jù)預(yù)處理的其它功能數(shù)據(jù)預(yù)處理的其它功能(自學自學)：計數(shù)、轉(zhuǎn)置計數(shù)、轉(zhuǎn)置、加權(quán)、缺失值處理、數(shù)據(jù)排秩、定義變量集等、加權(quán)、缺失值處理、數(shù)據(jù)排秩、定義變量集等2.3 SPSS數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)的預(yù)處理52021/8/265 數(shù)據(jù)排序的目的 數(shù)據(jù)排序的基本操作2.3.1 數(shù)據(jù)的排序62021/8/266 數(shù)據(jù)排序便于數(shù)據(jù)的瀏

3、覽，有助于了解數(shù)數(shù)據(jù)排序便于數(shù)據(jù)的瀏覽，有助于了解數(shù)據(jù)的據(jù)的取值狀況取值狀況、缺失值缺失值數(shù)量的多少等；數(shù)量的多少等； 通過數(shù)據(jù)排序能夠快捷的找到數(shù)據(jù)的最大通過數(shù)據(jù)排序能夠快捷的找到數(shù)據(jù)的最大值和最小值，進而可以計算出數(shù)據(jù)的值和最小值，進而可以計算出數(shù)據(jù)的全距全距，初步把握和比較數(shù)據(jù)的初步把握和比較數(shù)據(jù)的離散程度離散程度； 通過數(shù)據(jù)排序能夠快捷地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的通過數(shù)據(jù)排序能夠快捷地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常異常值值，為進一步明確它們是否會對分析產(chǎn)生，為進一步明確它們是否會對分析產(chǎn)生重要影響提供幫助。重要影響提供幫助。1) 數(shù)據(jù)排序的目的72021/8/267 SPSS數(shù)據(jù)排序的基本操作步驟：數(shù)據(jù)排序的基本操作

4、步驟： （1）選擇菜單）選擇菜單數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)Data個案排序個案排序Sort Cases （2）將主排序變量從左邊的列表中選到）將主排序變量從左邊的列表中選到排序排序依據(jù)依據(jù)Sort by框框中，并在中，并在排序順序排序順序Sort Order框框中選擇按該變量的升序還是降序排序。中選擇按該變量的升序還是降序排序。 （3）如果是多重排序，還要一次指定第二、）如果是多重排序，還要一次指定第二、第三排序變量及相應(yīng)的排序規(guī)則。第三排序變量及相應(yīng)的排序規(guī)則。2) 數(shù)據(jù)排序的基本操作82021/8/268在左邊的在左邊的源變量框源變量框中選中選擇排序變量進入擇排序變量進入Sort by框框。如果選擇。如果選

5、擇2個以上的個以上的變量，觀測量的排序結(jié)變量，觀測量的排序結(jié)果與排序變量在果與排序變量在Sort by框中的順序有關(guān)。列于框中的順序有關(guān)。列于首位的為第一排序變量。首位的為第一排序變量。在在Sort Order 欄欄內(nèi)選擇排序方式內(nèi)選擇排序方式-升序與降序升序與降序數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav數(shù)據(jù)排序舉例數(shù)據(jù)排序舉例92021/8/269按基本工資升序和職稱降序排序的結(jié)果按基本工資升序和職稱降序排序的結(jié)果數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav102021/8/2610 變量計算的目的 SPSS算術(shù)表達式 SPSS條件表達式 SPSS函數(shù) 變量計算的應(yīng)用舉例2.3.2 變量計算112021/8/2611

6、SPSS變量計算是變量計算是在原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶在原有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶給出的給出的SPSS算術(shù)表達式以及函數(shù)，對所有個案或算術(shù)表達式以及函數(shù)，對所有個案或滿足條件的部分個案，計算產(chǎn)生一系列新變量。滿足條件的部分個案，計算產(chǎn)生一系列新變量。 1）變量計算是針對所有個案（或指定的部分個案）變量計算是針對所有個案（或指定的部分個案）的，每個個案都有自己的計算結(jié)果。的，每個個案都有自己的計算結(jié)果。 2）變量計算的結(jié)果應(yīng)保存到一個指定變量中，該）變量計算的結(jié)果應(yīng)保存到一個指定變量中，該變量的數(shù)據(jù)類型應(yīng)與計算結(jié)果的數(shù)據(jù)類型相一致。變量的數(shù)據(jù)類型應(yīng)與計算結(jié)果的數(shù)據(jù)類型相一致。 在變量計算過程中

7、涉及到幾個概念：在變量計算過程中涉及到幾個概念：SPSS算算數(shù)表達式、數(shù)表達式、SPSS條件表達式和條件表達式和SPSS函數(shù)函數(shù)。1) 變量計算的目的122021/8/2612計算下表中的職工實際收入計算下表中的職工實際收入數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav132021/8/2613原有數(shù)據(jù)中會原有數(shù)據(jù)中會增加新的一列增加新的一列數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav2) SPSS算術(shù)表達式142021/8/2614選擇出年齡不大于選擇出年齡不大于3535歲且職稱不低于歲且職稱不低于3(3(講師講師) )的老師的老師3) SPSS條件表達式SPSS函數(shù)函數(shù)152021/8/2615 SPSS函數(shù)是事先編好并存

8、儲在函數(shù)是事先編好并存儲在SPSS軟件中，能軟件中，能夠?qū)崿F(xiàn)某些特定計算任務(wù)的一段計算機程序。夠?qū)崿F(xiàn)某些特定計算任務(wù)的一段計算機程序。這些程序都有各自的名字稱為這些程序都有各自的名字稱為函數(shù)名函數(shù)名。執(zhí)行這。執(zhí)行這些程序段得到的計算結(jié)果稱為些程序段得到的計算結(jié)果稱為函數(shù)值函數(shù)值。 SPSS函數(shù)大致可以分成八大類：函數(shù)大致可以分成八大類：算術(shù)函數(shù)、統(tǒng)算術(shù)函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、分布函數(shù)、邏輯函數(shù)、字符串函數(shù)、計函數(shù)、分布函數(shù)、邏輯函數(shù)、字符串函數(shù)、缺失值函數(shù)、日期函數(shù)和其他函數(shù)缺失值函數(shù)、日期函數(shù)和其他函數(shù)。4) SPSS函數(shù)162021/8/26161、利用職工基本情況數(shù)據(jù)，依據(jù)職稱級別計、利用職工基

9、本情況數(shù)據(jù)，依據(jù)職稱級別計算實發(fā)工資。假設(shè)職稱算實發(fā)工資。假設(shè)職稱1至至4職工的工資分職工的工資分別上調(diào)別上調(diào)5，3，2，1。 5) 變量計算的應(yīng)用舉例172021/8/2617在在計算變量計算變量:If個案個案對話框中依次輸入條件表達式對話框中依次輸入條件表達式,并在并在數(shù)學表達式數(shù)學表達式框中輸入相應(yīng)公式框中輸入相應(yīng)公式,分別計算可得分別計算可得結(jié)果結(jié)果數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav182021/8/2618 數(shù)據(jù)選取的目的 數(shù)據(jù)選取的方式 數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用舉例2.3.3 數(shù)據(jù)選取抽樣192021/8/26191) 提高數(shù)據(jù)分析效率提高數(shù)據(jù)分析效率：可以依據(jù)一定的抽樣可以依據(jù)一定的抽樣方法從總

10、體中抽取少量樣本方法從總體中抽取少量樣本，后面的分析后面的分析只針對樣本進行只針對樣本進行，這樣會大大提高分析的這樣會大大提高分析的效率效率。2) 檢驗?zāi)Ｐ偷男枰獧z驗?zāi)Ｐ偷男枰簽榱蓑炞C模型一般可依為了驗證模型一般可依據(jù)一定的抽樣方法只選擇部分樣本參與數(shù)據(jù)一定的抽樣方法只選擇部分樣本參與數(shù)據(jù)建模據(jù)建模，剩余的數(shù)據(jù)用于模型檢驗剩余的數(shù)據(jù)用于模型檢驗。1) 數(shù)據(jù)選取的兩個目的202021/8/26202) 數(shù)據(jù)選取的方式1) 選取全部數(shù)據(jù)選取全部數(shù)據(jù)(All cases)2) 按指定條件選取按指定條件選取( If condition is satisfied)3) 隨機抽樣隨機抽樣(Random

11、sample of cases): 近似抽樣和精確抽樣近似抽樣和精確抽樣4) 選取某一區(qū)域內(nèi)的樣本選取某一區(qū)域內(nèi)的樣本(Based on time or case range)5) 通過過濾變量選取樣本通過過濾變量選取樣本( Use filter variable)212021/8/2621 利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的分利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的分析要求采用不同的數(shù)據(jù)選取方法抽樣：析要求采用不同的數(shù)據(jù)選取方法抽樣：1) 如果只希望分析城鎮(zhèn)儲戶的情況，可以通如果只希望分析城鎮(zhèn)儲戶的情況，可以通過數(shù)據(jù)選擇功能采用指定條件的抽樣方法過數(shù)據(jù)選擇功能采用指定條件的抽樣方法進行抽樣；進行抽樣；

12、2) 如果只希望對其中的如果只希望對其中的70的數(shù)據(jù)進行分析，的數(shù)據(jù)進行分析，可通過數(shù)據(jù)選擇功能采用隨機抽樣中的近可通過數(shù)據(jù)選擇功能采用隨機抽樣中的近似抽樣方法進行抽樣。似抽樣方法進行抽樣。3) 數(shù)據(jù)選取的應(yīng)用舉例222021/8/26221)1)只希望分析城鎮(zhèn)儲戶的情況只希望分析城鎮(zhèn)儲戶的情況結(jié)果結(jié)果居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù).sav232021/8/26232)2)只希望對其中的只希望對其中的70%70%數(shù)據(jù)進行分析數(shù)據(jù)進行分析結(jié)果結(jié)果居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù).sav242021/8/26241) 完成數(shù)據(jù)選取后，以后的完成數(shù)據(jù)選取后，以后的SPSS分析操作僅分析操作僅針對那些被選中的個案直到用戶再次改變針

13、對那些被選中的個案直到用戶再次改變數(shù)據(jù)的選取為止。數(shù)據(jù)的選取為止。2) 采用指定條件選取和隨機抽樣方法進行數(shù)采用指定條件選取和隨機抽樣方法進行數(shù)據(jù)選取后，據(jù)選取后，SPSS將在數(shù)據(jù)編輯窗口中自動將在數(shù)據(jù)編輯窗口中自動生成一個名為生成一個名為filter_$的新變量，取值為的新變量，取值為1或或0。1表示本個案被選中，表示本個案被選中，0表示未被選中。表示未被選中。該變量是該變量是SPSS產(chǎn)生的中間變量，如果刪除產(chǎn)生的中間變量，如果刪除它則自動取消樣本抽樣。它則自動取消樣本抽樣。說明說明252021/8/2625 分類匯總是分類匯總是按照某分類變量進行分類匯總計算。按照某分類變量進行分類匯總計算

14、。 例如，某商廈希望分析假日周內(nèi)不同職業(yè)和不例如，某商廈希望分析假日周內(nèi)不同職業(yè)和不同年齡段的顧客對某商品的同年齡段的顧客對某商品的“打折促銷打折促銷”反應(yīng)反應(yīng)是否存在較大差異，用以分析不同消費群體的是否存在較大差異，用以分析不同消費群體的消費心理。最初步的分析可以是分別計算不同消費心理。最初步的分析可以是分別計算不同職業(yè)中不同年齡段顧客的平均消費金額和平均職業(yè)中不同年齡段顧客的平均消費金額和平均消費金額差異程度（標準差），并對它們進行消費金額差異程度（標準差），并對它們進行比較。這個過程也可以通過分類匯總過程完成。比較。這個過程也可以通過分類匯總過程完成。2.3.4 分類匯總262021/8

15、/2626 SPSS實現(xiàn)分類匯總涉及兩個主要方面：實現(xiàn)分類匯總涉及兩個主要方面：按照哪個變量按照哪個變量（如上例中的學歷、職業(yè)和年（如上例中的學歷、職業(yè)和年齡段）齡段）進行分類進行分類對哪個變量對哪個變量（如上例中的基本工資、消費金（如上例中的基本工資、消費金額）額）進行匯總，并指定對匯總變量計算哪些進行匯總，并指定對匯總變量計算哪些統(tǒng)計量統(tǒng)計量（如上例中的平均工資、平均消費金（如上例中的平均工資、平均消費金額和標準差）額和標準差）272021/8/2627例1：根據(jù)職工情況數(shù)據(jù)研究不同學歷的職工的工資水平是否存在差異？ 思路:先按學歷對數(shù)據(jù)進行排序,再利用分類匯總功能計算不同學歷職工的平均工

16、資，然后進行比較。選擇文化程度為分類變量，基本工資為匯總變量。分類匯總的應(yīng)用舉例1) 選擇菜單選擇菜單數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)Data分類匯總分類匯總aggregate，出現(xiàn)如下所示的窗口：出現(xiàn)如下所示的窗口：282021/8/2628結(jié)果結(jié)果數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav指定對匯總變量指定對匯總變量計算哪些統(tǒng)計量計算哪些統(tǒng)計量292021/8/2629自己練習自己練習例例2 2：利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，分析城鎮(zhèn)儲利用居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)，分析城鎮(zhèn)儲戶和農(nóng)村儲戶的一次平均存（?。┛罱痤~戶和農(nóng)村儲戶的一次平均存（?。┛罱痤~是否有顯著的差異?？蛇M行的最初步的分是否有顯著的差異?？蛇M行的最初步的分析是按照戶口類型對存（?。?/p>

17、款金額進行析是按照戶口類型對存（?。┛罱痤~進行分類匯總。其中分類變量是戶口，匯總變分類匯總。其中分類變量是戶口，匯總變量是存（?。┛罱痤~，且計算其均值和標量是存（?。┛罱痤~，且計算其均值和標準差。準差。302021/8/2630 數(shù)據(jù)分組的目的 SPSS的單變量值分組 SPSS的組距分組2.3.5 數(shù)據(jù)分組312021/8/2631 數(shù)據(jù)分組就是數(shù)據(jù)分組就是根據(jù)統(tǒng)計研究的需要，將數(shù)根據(jù)統(tǒng)計研究的需要，將數(shù)據(jù)按照某種標準重新劃分為不同的組別。據(jù)按照某種標準重新劃分為不同的組別。 數(shù)據(jù)分組的基礎(chǔ)上進行的頻數(shù)分析更能夠數(shù)據(jù)分組的基礎(chǔ)上進行的頻數(shù)分析更能夠概括和體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征。概括和體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布

18、特征。 為適用于不同的統(tǒng)計分析需要，為適用于不同的統(tǒng)計分析需要，SPSS提供提供了以下幾種數(shù)據(jù)分組方法：了以下幾種數(shù)據(jù)分組方法： 單變量值分組單變量值分組 組距分組組距分組1) 數(shù)據(jù)分組的目的322021/8/2632 居民家庭按人口數(shù)單項式分組居民家庭按人口數(shù)單項式分組 按家庭人口數(shù)分組按家庭人口數(shù)分組（人）（人）居民戶數(shù)居民戶數(shù)（戶）（戶）12345人及以上人及以上合計合計離散型變量如果變量離散型變量如果變量值的變動范圍不大，值的變動范圍不大，可以將可以將一個變量值一個變量值作作為一組，稱單項式分為一組，稱單項式分組。如右表：組。如右表：單變量值分組單變量值分組332021/8/2633

19、在連續(xù)型變量或離散在連續(xù)型變量或離散型變量值較多的情況型變量值較多的情況下，可采用組距式分下，可采用組距式分組形式。組形式。 組距式分組組距式分組就是把全就是把全部變量值劃分為幾個部變量值劃分為幾個區(qū)間，每一區(qū)間的變區(qū)間，每一區(qū)間的變量值作為一組。如右量值作為一組。如右表：表：組距分組組距分組按工資分組按工資分組（元）（元）頻數(shù)頻數(shù)（人）（人）頻率頻率（）（）850850以下以下5 531.331.38508509009005 531.331.39009009509501 16.36.3950950100010002 212.512.510001000以上以上3 318.618.6342021

20、/8/2634SPSS單變量值分組的基本操作步驟：單變量值分組的基本操作步驟：1）選擇菜單）選擇菜單轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換Transform自動重新編碼自動重新編碼Automatic Recode2）將分組變量選擇到）將分組變量選擇到變量變量-新名稱新名稱Variable-New Name框框中中3）在）在新名稱新名稱New Name框框后輸入存放分組結(jié)后輸入存放分組結(jié)果的變量名，并單擊果的變量名，并單擊添加新名稱添加新名稱Add New Name按鈕按鈕4）在）在重新編碼的起點重新編碼的起點Recode Starting from框框中選擇單變量值分組按升序還是按降序進行。中選擇單變量值分組按升序還是按降

21、序進行。最低值最低值Lowest value表示升序；表示升序；最高值最高值Highest value表示降序。表示降序。2) SPSS的單變量值分組352021/8/2635結(jié)果結(jié)果數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav單變量值分組應(yīng)用舉例單變量值分組應(yīng)用舉例: : 利用職工情況利用職工情況數(shù)據(jù)按職工的基本工資升序進行分組。數(shù)據(jù)按職工的基本工資升序進行分組。362021/8/2636組距分組中的關(guān)鍵問題有兩個組距分組中的關(guān)鍵問題有兩個：1) 分組數(shù)目的確定分組數(shù)目的確定 可參考可參考Sturges提出的經(jīng)驗公式提出的經(jīng)驗公式2) 組距的確定組距的確定 組距組距=(最大值最大值-最小值最小值)/組數(shù)組數(shù)

22、3) SPSS的組距式分組372021/8/2637 組數(shù)和組距確定后，便可實施分組操作了，組數(shù)和組距確定后，便可實施分組操作了，在分組操作時應(yīng)：在分組操作時應(yīng)：指定分組變量指定分組變量定義分組區(qū)間（注意遵循定義分組區(qū)間（注意遵循“不重不漏不重不漏”原則）原則）指定存放結(jié)果的變量指定存放結(jié)果的變量 SPSS對分組結(jié)果有兩種存放策略，一種是用分對分組結(jié)果有兩種存放策略，一種是用分組變量值覆蓋原變量（組變量值覆蓋原變量（Into Same Variables），），另一種是將分組結(jié)果存到一個新變量中（另一種是將分組結(jié)果存到一個新變量中（Into Different Variables）。相應(yīng)的操作

23、也略有差異。）。相應(yīng)的操作也略有差異。通常采用第二種策略。通常采用第二種策略。382021/8/26381) 選擇菜單轉(zhuǎn)換選擇菜單轉(zhuǎn)換Transform重新編碼為重新編碼為相同變量相同變量Recode Into Same Variables2) 在出現(xiàn)的窗口中將分組變量選擇到在出現(xiàn)的窗口中將分組變量選擇到數(shù)數(shù)字變量字變量Variables框框中。中。3) 單擊單擊舊值和新值舊值和新值Old and New Values按按鈕鈕進行分組區(qū)間定義。進行分組區(qū)間定義。1、Into Same Variables分組操作分組操作392021/8/26394) 在分組區(qū)間定義窗口中指定分組區(qū)間的在分組區(qū)間

24、定義窗口中指定分組區(qū)間的下限和上限，并在下限和上限，并在新值新值New Value框框中給中給出該區(qū)間對應(yīng)的分組值。單擊出該區(qū)間對應(yīng)的分組值。單擊添加添加Add按按鈕確認分組區(qū)間并加到鈕確認分組區(qū)間并加到舊舊-新新Odd-New框框中。單擊中。單擊更改更改Change和和刪除刪除Remove按按鈕來修改和刪除分組區(qū)間。鈕來修改和刪除分組區(qū)間。5) 如果僅對符合一定條件的個案分組，則如果僅對符合一定條件的個案分組，則單擊單擊如果如果If按鈕按鈕并輸入并輸入SPSS條件表達式。條件表達式。否則，本步可略去。否則，本步可略去。402021/8/2640數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav結(jié)果結(jié)果412021

25、/8/26412.Into Different Variables分組操作分組操作(自學自學)1）選擇菜單）選擇菜單Transform重新編碼為不同變重新編碼為不同變量量Recode Into Different Variables 。2）在出現(xiàn)的窗口中將分組變量選擇到）在出現(xiàn)的窗口中將分組變量選擇到數(shù)字變數(shù)字變量量-輸出變量輸出變量Input Variable - Output Variable框框中。中。3）在）在輸出變量輸出變量Output Variable框的名稱框的名稱Name中中輸入存放分組結(jié)果的變量名，并單輸入存放分組結(jié)果的變量名，并單擊擊更改更改Change按鈕確認?？梢栽诎粹o

26、確認?？梢栽跇撕灅撕濴abel中中輸入相應(yīng)的變量名標簽。輸入相應(yīng)的變量名標簽。422021/8/2642 利用職工數(shù)據(jù)按職工基本工資采用利用職工數(shù)據(jù)按職工基本工資采用Into Different Variables方式進行如下分組：方式進行如下分組：按工資分組（元）按工資分組（元）頻數(shù)（人）頻數(shù)（人）頻率（）頻率（）850以下以下531.3850900531.390095016.39501000212.51000以上以上318.6自己練習自己練習數(shù)據(jù)加工(職工數(shù)據(jù)).sav432021/8/2643 SPSS的數(shù)據(jù)拆分與數(shù)據(jù)排序很相似，但的數(shù)據(jù)拆分與數(shù)據(jù)排序很相似，但有一個重要的不同點，即數(shù)據(jù)拆分不僅有一個重要的不同點，即數(shù)據(jù)拆分不僅是按指定變量進行簡單排序，更重要的是按指定變量進行簡單排序，更重要的是根據(jù)變量對數(shù)據(jù)進行分組，為以后的是根據(jù)變量對數(shù)據(jù)進行分組，為以后的分組統(tǒng)計分析提供便利分組統(tǒng)計分析提供便利。2.3.6 數(shù)據(jù)拆分442021/8/26441、SPSS數(shù)據(jù)拆分的基本操作步驟：數(shù)據(jù)拆分的基本操作步驟：1）選擇菜單）選擇菜單數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)Data拆分文件拆分文件Split