SPSS 變項轉換/資料轉換: Compute 建構新變項
Variables and Data Transformation of SPSS, 2
神掌打通任督二脈‧易筋經以簡馭繁
符號意義:
統雄快訣
延伸閱讀
進階議題
警示訊息
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資料分析的程序應包括：1.對象（樣本代表性）分析。2.測量工具（量表信度/效度）分析。3.理論建構檢定與分析：又包括：(1)整體分析（單變項分析）(2)交叉分析（雙變項分析）(3)進階理論模型建構（多變項分析）。SPSS的檔案、介面、與資料操作。SPSS的副檔名包括：sav:資料檔,sps:程式檔,spo:輸出檔。資料檔的介面有：變項檢視介面,資料檢視介面。下載SPSS範例，進行實作。 |
SPSS Transform 轉換與應用時機
SPSS Transform 轉換，包括變項轉換與資料轉換，最常用的有SPSS Recode 重新編碼，與SPSS Compute 建構新變項等，其應用時機與轉換方法介述如下。
下載SPSS高等統計範例資料（右鍵下載）Analy-SPSS-Teaching.exe
下載SPSS多變項分析範例資料（右鍵下載）Analy-SPSS-Teaching-Multi.rar
下載SPSS統計與多變項習題資料（右鍵下載）Analy-SPSS-Multi_Ex.7z
下載SPSS範例資料（教材專區）Analy-SPSS-Teaching.exe
下載範例資料（教材專區）：Analy-SPSS-Teaching-Multi.exe
SPSS Compute 就原有變項建構（計算）新變項
就原有1個、或多個變項建構新變項，SPSS 直譯為「計算」，並不十分貼切。
建構新變項可包括Dummy Variable 虛擬變項，或各種建構變項。
二階段 建構新變項範例
建構新變項有時必須多階段完成，以下舉一個二階段建構新變項的範例。
建構「網路使用程度」變項，設計採用總加量表，測量從事7種網路使用行為的項目數，為變項之值。
q14 至 q20，共有7種網路使用行為，原始分數為：否﹦1，是﹦2。
建構步驟1：先重新編碼 SPSS Recode
將q14 至 q20，原始分數重新編碼為：否﹦0，是﹦1。
〉轉換
〉重新編碼成不同變數
可使用批次法，將q14 至 q20，重新輸出為 use14 至 use20。
每重編1個變項：
〉變更
全部完成後：
〉舊值與新值
將舊值重編為新值
〉新增
全部完成如下。
檢查「資料檢視」設定
檢查「資料檢視」各項設定，尤其注意〈測量〉必須為「尺度」。
建構步驟2：將7新變項相加以建構 SPSS Compute
將7新變項相加，就是其有從事網路使用行為的項目數，也就是新「網路使用程度」變項的值。
使用 SPSS Compute 的程序如下：
〉轉換
〉計算變數
出現對話框。
〉目標變數
設定新變項名稱為 Use。
〉類型&標記
出現對話框。
〉標記
虛擬標題，使用中文。
〉數值
〉數值運算式
將use14 至 use20 逐項相加。
〉確定
產生新變項。
新變項檢查：修訂變項檢視介面
所有新轉換變項，都必須檢查相關設定，包括：
類型、小數、標記、值、遺漏、測量…等。
一階段 簡易建構新變項範例
以上「二階段 建構新變項範例」，也可以一階段、簡易建構方法為之。
因為第一階段，為各變項減 1，故 7 變項可直接相加而減 7，結果相同。
亦即：
Use = (q14+q15+….+q20)-7
注意：採用「一階段‧簡易建構新變項」方法，必須確認各原始變項，均已做好
Missing 設定，否則會產生 Missing （如 -1，-2，-3、或9×…等）值、誤為真實值而加入計算過程。
將「出生年」重新建構為「年齡」
就資料的長效性，以及理論建構的應用彈性，對「年齡」變項的測量，統雄老師一貫主張在收集資料時，以「出生年」測量。
如果有不同年代的資料彙整應用時，再重新建構為「年齡」。
重新建構的方法，就是採用 SPSS Compute。
設定方法如下：
〉目標變數
設定新變項名稱，實體名稱使用英文，假設為 Age。
〉標記
虛擬標題，使用中文「年齡」。
〉數值運算式
因習題教材之「出生年（民國）」為 q42
故：
分析年度（民國）- q42
新變項檢查：修訂變項檢視介面
所有新轉換變項，都必須檢查相關設定，包括：
類型、小數、標記、值、遺漏、測量…等。
SPSS 的線上說明
資料集與SPSS實作
本系列文章多使用以下教材為範例：
下載SPSS高等統計範例資料（右鍵下載）Analy-SPSS-Teaching.exe
學習實作請使用以下教材：
下載SPSS多變項分析與習作範例資料（右鍵下載）Analy-SPSS-Teaching-Multi.rar
樣本代表性檢定
數理意義的樣本代表性檢定，與資料分析中的顯著性檢定，為一體兩面。
量表信度檢定
如果是採用量表測量變項，則在理論檢定與變項分析之前，必須先作量表的信度檢定。
信度檢定是相關分析的發展與應用，所以在本系列安排在相關分析之後，和論文寫作的結構順序並不相同。
單變項分析/描述-估計
單變項分析又名獨變項分析：是論文中「研究發現（或資料分析）」章、「整體分析」節報告的方法，若是僅報告樣本統計值，便採用「描述」方法；若要推論母群，則應用「估計」的方法，又因資料型態為「類別型」或「連續型」而不同。
交叉分析/雙變項分析
分析兩個變項間的關係，常為各一應變項、自變項，與兩者關係。雙變項可能只具備關聯關係，而不具備因果關係，亦即無法辨別何者為自變項、何者為應變項。常用、也最實用的統計工具包括：卡方分析、變異數分析、與相關分析。
統雄數學樂學/統計神掌易經筋-問卷
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