Come to Collapse dati ordinali in SPSS

October 17

Come to Collapse dati ordinali in SPSS


dati ordinali è un livello di misura con un voto implicita ma alcuna distinzione di grandezza tra i livelli. Collasso dati ordinali può aumentare l'interpretabilità dei risultati e le analisi. Si consiglia inoltre di comprimere o combinare categorie con ridotta dimensione del campione con un valore adiacente. In genere, si desidera avere una forte giustificazione per crollare i dati e dovrebbe includere la logica nel vostro write-up. Pacchetto Statistica per le Scienze Sociali (SPSS) è un software statistico che permette analisi semplici ed avanzati, come il collasso dei dati.

istruzione

1 Stabilire le nuove categorie e valori per i dati crollati e la loro connessione con i valori dei dati ordinali originali.

2 Aprire il software SPSS.

3 Selezionare "Transform" dal menu principale, scorrere verso il basso e selezionare "Ricodifica nelle stesse variabili" o "Ricodifica in variabili differenti." Scegliendo "Ricodifica nelle stesse variabili" sovrascrive i dati ordinali attuali, mentre "ricodificare in variabili differenti" crea una nuova variabile per i dati compressi.

4 Selezionare il nome della variabile dei dati ordinali che si desidera comprimere. Trascinare per la "variabile di ingresso -> Uscita:" scatola o utilizzare il pulsante freccia.

5 Fai clic su "Valori vecchi e nuovi."

6 Inserire i valori dei dati ordinale originariamente codificati ed i loro nuovi valori individualmente. Inserire il valore del codice di dati ordinali originale o selezionare un intervallo di valori in "vecchio valore." Inoltre, entrare nel "Nuovo valore". Fai clic su "Aggiungi". Ripetere processo fino a quando vengono aggiunti tutti i nuovi codici. Fai clic su "Continua" quando hai finito.

7 Inserire il nuovo nome della variabile e l'etichetta, una breve descrizione della variabile, se è stato selezionato "Ricodifica in diverse Variabile" in "variabile di uscita." Fai clic su "Modifica".

8 Selezionare "OK" e SPSS sarà ricodificare e comprimere i dati ordinali, come specificato. .

Consigli e avvertenze

  • Controllare i nuovi valori dei dati ordinali crollati per la precisione