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连续变量的可视化分段
文章目录
连续变量的可视化分段前言1.数值变量的离散化分段(分箱)1.1 可视分箱--等宽(等距)分割1.2 可视分箱--等量分割1.3 可视分箱--标准差范围分割
2. 可视分箱的其它用法
前言
分段意义: 符合实际情况,比如,在临床医学中,将年龄分为老、中、青三类。细致的刻画出变量与因变量的关联,比如,有些疾病的发生与年龄不是线性的关系,是曲线或者其它关系,此时将年龄变量分为n分段,有利于刻画自变量和因变量的关系。上一节的重编码过程其实也可以用于分箱过程,它可以随意分段,但是不方便,需要一个组段一个组段的一对一。 对于没有那么复杂,没有那么精细要求的分段,SPSS提供了2个对话框界面 1.数值变量的离散化分段(分箱)概述: 希望用简单的方法进行分段时使用,比如:等距分、等量分;在可视界面下将连续变量进行分段,可直观的看到分段效果;在分段时,可以使用等间距、百分位数、标准差范围进行分段操作。例:将年龄变量S3分段 1.1 可视分箱–等宽(等距)分割Steps: 转换–> 可视分箱 如下图对话框,此时会将所有的个案进行扫描。 当个案数是海量时,可以勾选 ‘将扫描的个案数目限制为’,则可以扫描部分个案。
![]() ![]() ![]() Steps: 与上述相同(略)继续–> ‘生成分割点’ --> ‘基于所扫描个案的平均值和选定标准差处的分割点’,可多选–> 应用![]() 可视分箱可以同时对多个变量进行分箱,可以用相同的分割方法,也可以用不同的。 如下对话框,对两个变量进行分箱,下面介绍一些BUTTON 复制分箱 ‘从另一个变量’:比如,现状指数变量想要用总指数变量的分箱方法,可以在‘以扫描变量列表’选中‘现状指数’–> ‘从另一个变量’–> 选择‘总指数’–> ‘复制’ 分箱的区间一模一样 Result: 现状指数变量的分箱与总指数变量相同。‘反转刻度’:将从1到最高的分箱编号,转换为从最高到1的分箱编号。![]() |
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