急!用spss处理数据分组问题 :把学生期末考试成绩按高段(27%)、中段(46%)、低段(27%)来划分 ， spss高低分组的最高值和最低值怎么确定 |
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新开一个变量var00001，录入对应3组数据的编号，如高分组=1，中间组=2，低分组=3。然后点“data--split file--organize output by groups”然后把var00001选到框里，点ok就可以了。接下来你做的所有分析都会按这3个组 重新编码为不同变量“，放入英语成绩变量，设置新变量”分组“——更改——旧值和新值，之后把两个范围分别输入，对应的在新值中分别输入1和3，添加，继续即可。（以上由调查问卷SPSS数据处理分析专业人士 南心网提供） A1:A100为数据源 前面27％学生的平均成绩 =AVERAGE(IF(A1:A100>=PERCENTILE(A1:A100,0.73),A1:A100))后面27％学生的平均成绩 =AVERAGE(IF(A1:A100 这个没有什么依据，是研究人员约定俗成的。但是人数要超过100才是这样划分。不然要50--50分 这很简单啊，手动就可以完成，200个人乘以27%是54个人，那么将期末考试成绩排序，前后的54人就是高段和低端，剩下的就是中段啊。。。对应的将高段重新命名为1组，中段为2组，低端为3组。。。就OK啦，脑子转转。。。 S1:先对成绩进行频数分析（降序排列）S2：分别记录好，位于27%，73%的成绩，例如分别为：C1、C2 S3：根据C1、C2值进行分组处理（RECODE），将大于C1的为1组，C1~C2的为2组，小于C2的为3组。S4：然后，再对分组变量进 急!用spss处理数据分组问题 :把学生期末考试成绩按高段(27%)、中段(46%)、低段(27%)来划分新开一个变量var00001，录入对应3组数据的编号，如高分组=1，中间组=2，低分组=3。然后点“data--split file--organize output by groups”然后把var00001选到框里，点ok就可以了。接下来你做的所有分析都会按这3个组 图1：打开数据文件 二、使用选择个案功能 接着，在IBM SPSS Statistics的数据菜单中，选择“选择个案”选项。图2：选择个案功能 在打开的“选择个案”功能面板中，可使用选择所有个案、条件满足个案、随机个案等选项。其中所有 对话框里把该变量拖动到右边 点按钮“统计”勾选百分位数，后面输入25，点“添加”，同理加上75（其他什么都不用勾选）继续，确定，弹出输出，第一个小的表，百分位数25和75对应数据是前后百分之二十五，记下来这两个数据 第一步，选择问卷研究》项目分析。第二步，将题项拖拽到右侧分析框内，“点击开始项目分析”即可。系统会自动按照百分位数27%和73%，分别分为低分组，中分组和高分组。低于27%分位数的数据则为低分组，27%~73%之间称为 尽量多写一些就可以了。研究方向就定为大学生成绩的影响因素分析就可以了，先列出数据里面反映出的各种可能的影响因素，比如科目，不同班级，年级等，然后自己想下这些具体会怎样影响成绩。因为都是定类变量，需要对“科目” 在个案选择中操作，您这个27%不是样本的吧，而是高低分部分的吧？可以考虑直接用百分位27来处理。（南心网 SPSS数据分析） 怎样在spss中选取前27%的数据?选择对应输出项即可，Mean平均数，Std&deviation标准差，variance方差，range极差，max最大min最小。同时也可以用charts图表选择要输出的图形。点击OK确定即可。然后再Output表中读取分析结果。 2、选择“转换”菜单，然后选择“自定义分组”。3、在“自定义分组”对话框中，将要进行分组的变量拖动到“变量”栏中。4、在“自定义分组”对话框的右侧，“确定分组”一栏中，在“组边界”中输入要设置的最低组下限值 点击分析-描述统计-频率-选择好变量-点击统计量-里面有均值，标准差，方差，中值、最大值、最小值，选择你需要的然后打钩。三线表是之前的数据形成表格后，双击表格，右击表格外观，点击academic，点击确定即可， 最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。定义好旧值新值，点击【继续】，返回设定页面，这时候，【确定】按钮激活，点击后，编码完成。第六步， 先将分数从低到高排序，再从前后选择一定比例的作为高分和低分。比如我认为前10%的数是低分，后10%是高分，然后再设置一个新变量叫分组，就是按照这个比例来设置的，在SPSS菜单栏转换（定义新变量）中完成 将英语成绩得分升序排序（右键—升序），之后在旁边新建一个变量“分组”，把成绩低于59分的在“分组”中输入"1“，高于73分的输入”3“。或者在”转换“中选择”重新编码为不同变量“，放入英语成绩变量，设置新变量”分组 1）100*27%=27 2）将数据分别按总分的升、降序排列 3）取两种排列下第27名的分数分别为高分界、低分界。 spss高低分组的最高值和最低值怎么确定1、通过快捷方式，打开SPSS分析工具，默认显示在数据编辑器。2、点击变量视图，添加两个变量分类（字符串类型）和数量（数值类型）。3、切换到数据视图，在分类和数量两列添加数据。4、点击工具栏中的数据，然后选择拆分文件。 方法一：极端组检验法•步骤：1.量表题目的反向计分2.计算总分3.高低分组（从最高分处向下取总人数的27%为高分组；从最低分向上取总人数的27%为低分组）注：找到高低分组的临界值。4.在SPSS软件中，按临界值进 spss分组方法如下：1、组距分组：变量值较多的情况下，数据分组采用组距分组，就是将全部变量值依次划分为若干个区间。两个问题：分组数目确定：与数据本身的特点和数据个数有关，组数确定的原则是能够清楚的显示数据分布特征和 输入高分组和低分组，可以设两个变量，一个为分数变量，一个为分组变量。分数变量就输入分数，分组变量，输入1或者0，0代表低分，1代表高分。书籍推荐如下：世界优秀统计工具SPSS11.0统计分析教程(初级篇)-张文彤 此本书是 SPSS怎么分中分组和低分组呢? 建议使用SPSSAU操作，一步得到分析结果。 第一步，选择问卷研究》项目分析。 第二步，将题项拖拽到右侧分析框内，“点击开始项目分析”即可。 系统会自动按照百分位数27%和73%，分别分为低分组，中分组和高分组。低于27%分位数的数据则为低分组，27%~73%之间称为中分组；高于73%则称为高分组。然后用t检验对比低分组和高分组之间是否有着明显的差异。 打开【图形】（Graphs）菜单， 选择【旧对话框】（Legacy Dialogs）下的【高低图】（High-Low Charts）命令 SPSS将弹出"高-低图"（High-Low Charts）导航对话框。 在该导航对话框中，用户可以选择高低图的类型，并定义高低图中数据的表达方式。 SPSS将高低图大致分为如下5种类型： （1）简单高低关闭（Simple high-low-close）：一个图形中只有一组高低图，高值与低值之间用垂直线段连接。闭合（close）是指用户指定的一个特殊变量，特殊变量的数值可以在图中以小圆圈的形式标识出来。 （2）群集高低关闭（Clustered high-low-close）：一个图形中有多组高低图，每组高值与低值之间用垂直线段连接，不同组别的高低图用不同颜色的线段表示。 （3）简单范围栏（Simple range bar）：一个图形中只有一组高低图，高值与低值之间用垂直条形连接。 （4）群集范围栏（Clustered range bar）：一个图形中有多组高低图，每组高值与低值之间用垂直条形连接，不同组别的高低图用不同颜色的条形表示。 （5）差别面积（Difference）：一个图形中只有一组高低图，根据分组变量，对应的高值与高值连接，低值与低值连接，两条折线中形成面积区域。 该导航对话框中的"图表中的数据为"（Data in Chart are）栏与其他图形的导航对话框的该栏内容相同，此处不再赘述。 通过以上5个高低图类型和3个数据表达方式的不同搭配，SPSS可以生成15种不同的面积图。本书以用户选择"简单高低关闭"（Simple high-low-close）和"各个变量的摘要"（Summaries of separate variables）为例，阐述高低图的绘制步骤。 单击【定义】（Define）按钮，进入"定义高-低-闭合：各个变量的摘要"（Define Simple high-low-close：Summaries of separate variables）对话框，如图所示。根据用户所选的高低图类型和数据表达方式的不同，出现的对话框名称也不同。 在该对话框中，用户可以选择高低图绘制的相关细节。 用户通过单击 按钮，可从左边原变量中选择如下3个变量进入右边对应的变量列表框中： （1）高（High）：作为高值的变量； （2）低（Low）：作为低值的变量； （3）闭合（Close）：用户需要指定一个变量，该变量的数值可以在图中以小圆圈的形式标识出来。 以上3个变量，用户都可以选择指定的统计量作为显示的数值，只要在对应列表框中选中变量，然后单击【更改统计量】（Change Statistics）按钮，SPSS就会弹出"统计量"（Statistic）对话框。默认的统计量是"数据的平均值"（Mean of values）。 在"类别轴"（Category Axis）列表框中，用户同样需要通过单击 按钮从左边原变量中选择一个变量作为分类变量（也称为分组变量），以保证高值、低值、闭合值的一一对应。 该对话框的其他部分及【标题】（Title）按钮、【选项】（Options）按钮都与"定义简单条形图：个案组摘要"（Define Simple Bar：Summaries for Groups of Cases）对话框完全相同，此处不再赘述。 在"定义高-低-闭合：各个变量的摘要"主对话框中单击【确定】（OK）按钮，即可在结果输出窗口中得到高低图。 本科毕业设计的话，做多元线性回归分析是最好的选择 我想SPSS的各种操作你应该已经都学过了，所以简单说下思路 其实统计相关的问题，很多情况下最终最有意义的只是回归分析，但为了显得内容丰富具体，一方面是要对数据做各种各样的处理，比如直方图什么的，之后就是对各种处理的分析，其实我一直感觉这个部分挺扯的，不过既然是毕设，就无所谓，尽量多写一些就可以了。 研究方向就定为大学生成绩的影响因素分析就可以了，先列出数据里面反映出的各种可能的影响因素，比如科目，不同班级，年级等，然后自己想下这些具体会怎样影响成绩。因为都是定类变量，需要对“科目”进行适当的分类（一般做回归分析，每个变量最好少于5类）。 之后做单变量分析，这里需要注意的是最好把成绩也分下段，分别赋值1-5，这样做出来有代表性，而且回归分析的结果不会很难看，可以有很多扯的空间（算是小技巧吧）。 然后做双变量分析，引入交互影响因子，比如，检验科目和年级的交互作用，如在第2年的专业基础课的成绩普遍偏低，检验假设的显著性等， 然后把所有变量都放在一起，做回归分析，分别验证模型本身和各变量的显著性（F值和t值） 对于论文来说，关键是分析，也就是对结果的解读，比如你如果得到了“男生理科成绩普遍偏高”的结论，就要从结果中找根据，然后深入分析，再给出可能的原因。最后，为了验证其正确性，再从另一个方面去证明，这些你自己多想想就可以了。 补充一句，对于班级这个变量，实际上你可以先做一下两个样本的均值检验，看看是否有显著的不同——总之就是考虑得越细致，越全面越好 先说这么多，以前学SPSS统计分析课的时候做过一些大作业，保留了一部分，如果还是没想法的话，可以给我发消息 本科毕业设计的话，做多元线性回归分析是最好的选择 我想SPSS的各种操作你应该已经都学过了，所以简单说下思路 其实统计相关的问题，很多情况下最终最有意义的只是回归分析，但为了显得内容丰富具体，一方面是要对数据做各种各样的处理，比如直方图什么的，之后就是对各种处理的分析，其实我一直感觉这个部分挺扯的，不过既然是毕设，就无所谓，尽量多写一些就可以了。 研究方向就定为大学生成绩的影响因素分析就可以了，先列出数据里面反映出的各种可能的影响因素，比如科目，不同班级，年级等，然后自己想下这些具体会怎样影响成绩。因为都是定类变量，需要对“科目”进行适当的分类（一般做回归分析，每个变量最好少于5类）。 之后做单变量分析，这里需要注意的是最好把成绩也分下段，分别赋值1-5，这样做出来有代表性，而且回归分析的结果不会很难看，可以有很多扯的空间（算是小技巧吧）。 然后做双变量分析，引入交互影响因子，比如，检验科目和年级的交互作用，如在第2年的专业基础课的成绩普遍偏低，检验假设的显著性等， 然后把所有变量都放在一起，做回归分析，分别验证模型本身和各变量的显著性（F值和t值） 对于论文来说，关键是分析，也就是对结果的解读，比如你如果得到了“男生理科成绩普遍偏高”的结论，就要从结果中找根据，然后深入分析，再给出可能的原因。最后，为了验证其正确性，再从另一个方面去证明，这些你自己多想想就可以了。 补充一句，对于班级这个变量，实际上你可以先做一下两个样本的均值检验，看看是否有显著的不同——总之就是考虑得越细致，越全面越好 先说这么多，以前学SPSS统计分析课的时候做过一些大作业，保留了一部分，如果还是没想法的话，可以给我发消息 |
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