使用SPSS找出特定觀察值

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘


raw-image


篩選特定觀察值有多種原因。下面是一些常見的原因:

  • 數據清理: 如果在數據錄入過程中出現錯誤,或者有些觀察值缺失,那麼篩選出這些數據可能會有助於數據清理。
  • 研究目標: 篩選特定觀察值可以幫助你更好地研究你感興趣的特定群體。
  • 數據分析: 篩選出特定觀察值可以幫助你限制分析範圍,從而更好地理解結果。
  • 數據抽樣: 篩選出一部分數據,可以在研究大樣本數據時進行研究。
  • 數據模擬:篩選出特定觀察值可以用於模擬不同的情境或限制條件,從而進行更準確的分析。

總之,篩選特定觀察值是一種有效的策略,可以幫助你更好地理解數據,並得出更準確的結論。

那為何要使用 SPSS 篩選特定觀察值呢?

  • 操作簡便: SPSS 是一款功能強大的統計分析軟件,選擇個案功能很容易操作。
  • 可視化: SPSS 提供了豐富的可視化工具,可以幫助你更好地理解篩選出的數據
  • 容易篩選多種條件: SPSS 的選擇個案功能可以指定多個條件,並使用邏輯運算符進行組合,進行複雜的篩選。
  • 方便後續統計分析:選擇特定樣本後,SPSS可以直接進行後續分析,例如:變異數分析的單純主要效果

只針對符合一種特徵的觀察值

首先我們要先抓出只有男生族群的資料檔,按照下圖去點

ge

ge

本範例中性別(B1G2),1代表男生,2代表女生,所以照下圖打,再按繼續,最後按確定,你看到SPSS資料檔中有些個案被畫斜線代表成功了,那些樣本將在接下來分析中被無視

ge

ge

針對符合多種特徵的觀察值



許多時候,我們可能需要只挑選出針對符合多種特徵的觀察值,做法如下:資料>選擇觀察值>如果

&:兩者都要符合
|:或者

如下圖,我們只選擇SEX=1 且(&)教育程度 =2的樣本

raw-image

您的研究遇到了統計分析的困難嗎?您需要專業的統計諮詢和代跑服務嗎?請點我看提供的服務


留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
心理博士的筆記本
241會員
134內容數
文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
2024/11/28
以前,若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過,那麼變異數分析的F值就會有所誤差,也沒有適當的無母數統計可以替代。最近,有學者提倡Welch-James統計量,這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性,並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例,我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/11/28
以前,若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過,那麼變異數分析的F值就會有所誤差,也沒有適當的無母數統計可以替代。最近,有學者提倡Welch-James統計量,這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性,並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例,我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
2023/11/23
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法,特別是多層次分析,若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R&S),要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Thumbnail
2023/11/23
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法,特別是多層次分析,若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R&S),要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
大家好,我是一名眼科醫師,也是一位孩子的媽 身為眼科醫師的我,我知道視力發展對孩子來說有多關鍵。 每到開學季時,診間便充斥著許多憂心忡忡的家屬。近年來看診中,兒童提早近視、眼睛疲勞的案例明顯增加,除了3C使用過度,最常被忽略的,就是照明品質。 然而作為一位媽媽,孩子能在安全、舒適的環境
Thumbnail
大家好,我是一名眼科醫師,也是一位孩子的媽 身為眼科醫師的我,我知道視力發展對孩子來說有多關鍵。 每到開學季時,診間便充斥著許多憂心忡忡的家屬。近年來看診中,兒童提早近視、眼睛疲勞的案例明顯增加,除了3C使用過度,最常被忽略的,就是照明品質。 然而作為一位媽媽,孩子能在安全、舒適的環境
Thumbnail
我的「媽」呀! 母親節即將到來,vocus 邀請你寫下屬於你的「媽」故事——不管是紀錄爆笑的日常,或是一直想對她表達的感謝,又或者,是你這輩子最想聽她說出的一句話。 也歡迎你曬出合照,分享照片背後的點點滴滴 ♥️ 透過創作,將這份情感表達出來吧!🥹
Thumbnail
我的「媽」呀! 母親節即將到來,vocus 邀請你寫下屬於你的「媽」故事——不管是紀錄爆笑的日常,或是一直想對她表達的感謝,又或者,是你這輩子最想聽她說出的一句話。 也歡迎你曬出合照,分享照片背後的點點滴滴 ♥️ 透過創作,將這份情感表達出來吧!🥹
Thumbnail
  在跑統計前的二三事─量化研究常見迷思 當中提到了一些量化研究的常見迷思,這篇想要簡單提一下跟統計有關的方法學子領域。   為什麼要提這個呢?因為有時候看起來像是統計的問題,其實在統計學裡面不一定能找到答案。如果不知道這類型的問題屬於哪個領域,就會連怎麼找資料都做不到。
Thumbnail
  在跑統計前的二三事─量化研究常見迷思 當中提到了一些量化研究的常見迷思,這篇想要簡單提一下跟統計有關的方法學子領域。   為什麼要提這個呢?因為有時候看起來像是統計的問題,其實在統計學裡面不一定能找到答案。如果不知道這類型的問題屬於哪個領域,就會連怎麼找資料都做不到。
Thumbnail
多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤,所以多層次中介分析旨在解決此問題,本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析,本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型,也會說明加入調節變項案例,還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
Thumbnail
多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤,所以多層次中介分析旨在解決此問題,本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析,本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型,也會說明加入調節變項案例,還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
Thumbnail
變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法,用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。雙因子就代表說有兩個自變項(也稱為因子)。例如:我們覺得性別和學歷會影響到物理成績,那性別就是因子(男生和女生)/學歷(國小和高中)
Thumbnail
變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法,用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。雙因子就代表說有兩個自變項(也稱為因子)。例如:我們覺得性別和學歷會影響到物理成績,那性別就是因子(男生和女生)/學歷(國小和高中)
Thumbnail
當我們透過潛在類別/剖面/混合分析找出最佳組數後,研究者可能會好奇,這些組數在其它變項是否有差異?事後比較就顯得相當重要,本文將簡介潛在類別/剖面/混合分析事後比較。
Thumbnail
當我們透過潛在類別/剖面/混合分析找出最佳組數後,研究者可能會好奇,這些組數在其它變項是否有差異?事後比較就顯得相當重要,本文將簡介潛在類別/剖面/混合分析事後比較。
Thumbnail
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如,在填寫問卷時,一個人可能會多次填寫相同的資訊,這將導致重複記錄。 重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如,在統計分析中,重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時,重
Thumbnail
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如,在填寫問卷時,一個人可能會多次填寫相同的資訊,這將導致重複記錄。 重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如,在統計分析中,重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時,重
Thumbnail
通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定(Chi-square test)是一種統計學方法,獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。
Thumbnail
通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定(Chi-square test)是一種統計學方法,獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。
Thumbnail
篩選特定觀察值有多種原因。下面是一些常見的原因:數據清理: 如果在數據錄入過程中出現錯誤,或者有些觀察值缺失,那麼篩選出這些數據可能會有助於數據清理;研究目標: 篩選特定觀察值可以幫助你更好地研究你感興趣的特定群體;數據分析: 篩選出特定觀察值可以幫助你限制分析範圍,從而更好地理解結果。
Thumbnail
篩選特定觀察值有多種原因。下面是一些常見的原因:數據清理: 如果在數據錄入過程中出現錯誤,或者有些觀察值缺失,那麼篩選出這些數據可能會有助於數據清理;研究目標: 篩選特定觀察值可以幫助你更好地研究你感興趣的特定群體;數據分析: 篩選出特定觀察值可以幫助你限制分析範圍,從而更好地理解結果。
Thumbnail
將數據集分割成多個檔案有很多原因:方便管理: 如果數據集很大,分割數據集可以更容易地管理記錄。分享數據: 如果您要與其他人分享數據集,分割成多個文件可以更容易分享。比較不同族群:有時候我們想看不同族群在統計結果上的差異。總之,將數據集分割成多個檔案可以更容易管理和分析數據,並提高效率。
Thumbnail
將數據集分割成多個檔案有很多原因:方便管理: 如果數據集很大,分割數據集可以更容易地管理記錄。分享數據: 如果您要與其他人分享數據集,分割成多個文件可以更容易分享。比較不同族群:有時候我們想看不同族群在統計結果上的差異。總之,將數據集分割成多個檔案可以更容易管理和分析數據,並提高效率。
Thumbnail
蒐集完資料之後,便面臨一個大問題:〝這些數據該怎麼使用〞?或者是說,這些數據怎麼幫助我們做出更好的決策。 從一開始的「篩選用戶」,根據我們的需求進行用戶分組並進行 「AB 測試」實驗,取得用戶相關數據之後,我們可以透過 P 值計算,取得 「p<0.05」的有效假設,進而進行我們的決策。
Thumbnail
蒐集完資料之後,便面臨一個大問題:〝這些數據該怎麼使用〞?或者是說,這些數據怎麼幫助我們做出更好的決策。 從一開始的「篩選用戶」,根據我們的需求進行用戶分組並進行 「AB 測試」實驗,取得用戶相關數據之後,我們可以透過 P 值計算,取得 「p<0.05」的有效假設,進而進行我們的決策。
Thumbnail
在這篇文章中,我會簡要分享關於數據思維,以及從零到一,建立數據思維、分析與應用的參考書單。有不足與建議之處,也歡迎提出討論!
Thumbnail
在這篇文章中,我會簡要分享關於數據思維,以及從零到一,建立數據思維、分析與應用的參考書單。有不足與建議之處,也歡迎提出討論!
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News