Duomenų ir kintamųjų perkodavimas SPSS

Duomenų perkodavimas – tai duomenų redagavimo funkcija. Perkodavimas yra naujo kintamojo sukūrimas, kuomet yra originalaus kintamojo reikšmės yra pakeičiamos.

Dažniausi atvejai, kuomet prireikia perkodavimo:

  • Norint kintamojo esamas skaitmenines kategorijas sugrupuoti. Tai dažniausiai būna su Scale kintamaisiais, kuomet kintamojo reikšmės turi didelį dispersiškumą. Pvz.: jeigu turite nesugrupuotas 1000 respondentų pajamas sugrupuoti į dvi kategorijas: (1) 0-500 Eur. ir (2) >1000 Eur.
  • Norint sustambinti ar sujungti kategorinio (Nominal) kintamojo kategorijas. Dažnai norint perkoduoti Nominal kintamuosius tenka remtis konkrečia teorija, tikrinama hipoteze ar logiškumu – nes dažnai reikalingi argumentai norint sugrupuoti tokius kintamuosius. Nominal kintamųjų perkodavimą yra sunkiau pagrįsti nei Scale, nes pirmojo kategorijos nėra tikrieji skaičiai ir šios neturi skaitmeninės reikšmės (nepaisant to, kad viskas SPSS koduota skaičiais).

SPSS tai galite atlikti: Transform -> Recode into different variables -> …

Dažniausios klaidos:

  • Po kiekvieno rekodavimo, būtinai Jūs turite nueiti į kintamųjų peržiūrą (Variable View) – ir naujam kintamajam suteikti jo naujas reikšmes (Values)!
  • Perkoduojant žiūrėkite ar nepriskyrėte trūkstamoms reikšmėms – realių reikšmių. Tai viena didesnių “naujoko” klaidų dirbant su SPSS!
  • Perkoduojant nepriskyrėte realių senojo kintamojo reikšmių – naujam kintamajam. Todėl visuomet prieš perkoduojant rekomenduojama peržiūrėti senojo kintamojo dažnių lentelę, kad žinotumėte/pamatytumėte visas kintamojo reikšmes, kurias reikia perkoduoti.

  1 comment for “Duomenų ir kintamųjų perkodavimas SPSS

  1. Algirdas
    balandžio 6, 2017 at 9:13 am

    Laba diena,
    Ieškau specialisto galinčio dirbti su SPSS programa. Turiu duomenis, kuriuos reikia ikelti i matrica ir apdoroti.
    Pagarbiai,
    Algirdas Nausėda

Parašykite komentarą

El. pašto adresas nebus skelbiamas. Būtini laukeliai pažymėti *