SPSS数据分析习题与解答

"《数据统计与分析——SPSS应用教程》的课后习题答案，适用于与之相关的统计分析教程，如《统计分析应用教程—SPSS，LISREL & SAS实例精选》。" 在数据统计与分析的学习过程中，正确地编码和处理数据是至关重要的。习题1主要讨论了数据编码的问题及其纠正方案： 1. 数据编码错误：题目指出在分类数据编码时，不能让一个类别包含另一个类别的编码，例如"每周去2次或2次以上"不应包括"每周去1次"的编码。正确的做法是为每个类别分配独立且不重叠的编码，例如：1=每周去1次，2=每周去2次，3=每周去3次，4=每周去4次或4次以上。 2. 缺失值处理：80岁不应被视为缺失值，而应使用特定的编码表示缺失，如00岁。同时，职业变量必须进行编码，例如1=工人，2=农民等，并且确保变量名称不超过8个字符，以避免SPSS的兼容性问题。颜色变量应使用单词的前3-4个字母作为变量值，以避免重复，例如blu代表蓝色，bla代表黑色。 习题2涉及数据文件的合并和排序操作： 1. 数据文件合并：当两个数据文件合并时，如果每个文件有不同的变量，合并后的大文件将包含所有这些变量。例如，"BIGab.sav"合并后会有80个变量（原文件A的50个和文件B的30个），而Cases数量保持为30个。 2. 保留变量合并：如果只合并共享的变量，那么合并后的大文件"BIGab2.sav"将保持原有的50个变量，但Cases数量会增加到50个（原文件A的20个和文件B的30个）。 3. 数据排序：通过使用SPSS的`SORT CASES`命令，可以根据指定的变量进行数据排序。用户需要按照书中的指导在对话框中设置参数，或者直接输入命令，如`SORT CASES BY`，然后指定排序依据的变量名。 在进行数据统计与分析时，理解并掌握正确的数据编码、缺失值处理、数据文件管理和排序等基本操作是基础，这有助于确保后续的统计分析结果准确无误。学习者应熟练运用SPSS这样的工具，同时注重理论与实践相结合，以提高数据分析能力。