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Chap1.資料概說 - Coggle Diagram
Chap1.資料概說
2.資料型態
變數與變量(值)
資料衡量尺度
名目尺度(nominal scale)
順序尺度(ordinal scale)
等距尺度(interval scale)
比率尺度(ratio scale)
資料(變數)型態
質化資料(qualitative data)
量化資料(quantitative data)
間斷資料(discrete data)
連續資料(continuous data)
練習：量販店客戶資料，分析其資料項目(變數)與資料衡量方式(變數值)
資料型態與統計方法
資料衡量尺度具有高低位階之分
資料衡量尺度決定變數類別(質化或量化)，而變數類別又決定統計分析方法
同一變數可能因衡量方法之不同而形成不同之變數型態，進而影響統計方法與結果
1.母體與樣本
母體(Population)；母體參數(Parameters)
樣本(Sample)；統計量(Statistics)
敘述統計(descriptive statistics)
統計推論(inferential statistics)
SPSS基本操作
新資料之建立
由SPSS輸入
資料檢視
變數檢視
名稱
類型
寬度
小數
標記
值
遺漏
由其他軟體(如Excel)輸入再轉檔
Data功能
新增變數或紀錄(New)
執行編輯／插入變數
按滑鼠右鍵直接選取操作
排序(Sort)
依照單一標準排序(資料／觀察值排序)
依照多重標準排序
選取資料(Select)
範例一：選取年齡大於40歲者進行分析
範例二：選取年齡大於40，且累積消費大於200百元者進行分析
範例三：選取女生，或家庭支出小於250千元者進行分析
資料轉換(Transform)
將原有變數值重新計算(compute)
範例四：計算「累積消費／家庭支出」比例，並賦予「量販支出比」之變數名稱
範例五：計算「所得乘以10」減去家庭支出，再將該值除以「所得乘以10」，定義該值為「儲蓄指標」
重新編碼(recode)
範例六：將質化資料重新分組。例如在量販客戶範例中，其職業原始編碼分為六類，若使用者認為分組過多，想予以重新組合