SPSS处理问卷数据的常用功能

在分析问卷数据之前，常因统计分析的需要而将原始数据进行处理和转换，在SPSS中，常用于此的功能有：
一、选择观测值

在分析时，有时只需挑选某些特别属性的观测值加以分析，此时被选定的观测值必须符合某些条件。设置完成后，没有被选定的观测值数字编号上会被加上/，在之后的统计分析中，暂时不会被纳入分析范围内。

菜单：数据—>选择个案

二、拆分文件
如果想根据某个分类变量的水平将数据分为不同的子文件，分别进行统计分析，可使用拆分文件功能。

菜单：数据—>拆分文件

三、将变量转换为等级变量
为了满足分析需要，有时我们需要将某个变量转换为等级变量或其他形式分数，此处被转换的变量，一般为连续变量，此处的转换并非简单的个案排序，而是生成新的等级变量。

菜单：1.转换—>个案排秩
      2.转换—>自动重新编码
      3.转换—>重新编码为相同变量
      4.转换—>重新编码为不同变量
      5.转换—>可视离散化
      6.转换—>最优离散化

这些功能的区别在于：个案排秩一般用于连续变量，且考虑到重复数据的问题，也可以计算Z分数。而重新编码三个功能侧重于将变量的水平重新赋值。比如将连续变量分割为若干个等级并赋值，或将反向题重新计分，或将若干个水平合并等。
离散化两个功能可以更为自主的定义区分等级的标准。

四、计算变量
用于对变量进行各种计算，并将结果保存为新变量，对有些问卷问题，比如量表，逐题分析意义不大，需要进行加总，此时需要用到计算功能。

菜单：转换—>计算变量

五、计数
计数功能用于计算观测值在一组变量中符合规定的次数有多少。

菜单：转换—>对个案内的值计数

六、处理缺失值
缺失值是受访者没有填写答案或变量中的观测值遗漏，在一般的分析窗口中，都有选项按钮，其中都会带有对缺失值的处理方法，SPSS中也有专门对缺失值进行处理的功能

菜单：转换—>替换缺失值

当样本观测值在少数几个问题上没有作答或遗漏作答时，如果视其为无效问卷，会浪费较多有用信息，此时可以采用替换缺失值的方法，若有很多变量特别是重要的分析变量没有作答或遗漏时，最好将其视为无效问卷，问卷是否有效，尽量在数据录入之前进行辨别筛选。

七、分类汇总
分类汇总是指将一个或多个类型的变量以其他变量形式进行汇总，常用于将某个明细清单形式的数据转换为汇总表格形式的数据。

菜单：数据—>分类汇总