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理的应用
1、使用目的
调查问卷搜集后来，需要先对调查问卷的成果进行某些整理，如对文字型的问题进行事前或事后编码，按变量分组、合并、加权、重新定义或计算新变量等，为最终的记录分析做准备。这些功能集中在数据和转换菜单项中，下面将以理解高校毕业生就业意愿状况进行调查而获得的一份问卷为例，简介某些常用的功能。
调查问卷数据处理概述
数据整理与转换
您的性别：■男 □B 女 您所学专业名称： 年级：
：
■前10% □11%—30% □31%—70% □最终30%
：
□参与了 ■未参与 (跳答一题)
：
□重要是 □有某些 □没有
您选择
■参与工作 □考研 □边工作边考研
□到国外 □自主创业 □临时什么都不做
数据整理与转换
？
■招聘会 ■互联网 ■同学、朋友、熟人
■报刊杂志 □职介机构 □其他
，选择职业时哪些原因影响较大（请选三项并排序）：
1单位类型及规模
□就业地区选择 □工资水平及福利
2有助于个人发展及晋升
3对工作自身的爱好 工作稳定性
□工作的环境及舒适性 □父母意见
□学校老师影响 □其他
7. 您求职规定的工资底线 元 。
8. 你认为最理想的签约时间是 大四第一学期末 。
2、基本原理
⑴单项选择题的编码
⑵多选题的编码
⑶排序题的编码
⑷开放式问题的编码
⑸缺失值的编码
⑹“不合用状况”的编码
⑺数据转换
3、其他注意事项
顾客缺失值与系统缺失值的含义不一样。系统缺失值重要 是指计算机默认的缺失方式，假如在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标识为“·”，而顾客界定的缺失值则不会在数据显示时出现“·”。
问卷调查数据的整理与转换的操作重要由如下几种模块来实现。
(1)【转换→计算变量】对原始数据进行四则运算等，进而派生出新的变量。
(2)【转换→重新编码为相似变量】和【转换→重新编码为不一样变量】，重新编码数据，重新安排次序。
(3) 【转换→对个案内的值计数】，创立一种新变量用以计算某些变量共同发生的频次(即计数)。
调查问卷数据的SPSS操作详解
缺失值的类型 :完全随机缺失;随机缺失;完全非
随机缺失
缺失值的处理措施 :删除法和插补法
调查问卷缺失值处理问题
缺失值的类型与处理措施
第一步：打开【替代缺失值】对话框
选择菜单栏中的【转换】→【替代缺失值】
命令，弹出【替代缺失值】对话框.
替代缺失值的SPSS操作详解
第二步：选择检查变量
在该对话框左侧的候选变量列表框中选择一种或几种变量，将其移入【新变量】列表框中, 这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量，顾客也可在【名称】框处自已定义替代缺失值的新变量名。
第三步：选择替代缺失值的措施
在【措施】下拉下箭头选择缺失值的替代方式。
●持续平均值：用该变量的所有非缺失值的均数做替代。
●附近点的平均值：用缺失值相邻点的非缺失值的均数做替代，取多少个相邻点可任意定义。
●附近点的中间值：用缺失值相邻点的非缺失值的中位数做替代，取多少个相邻点可任意定义。
● 线性插值：线性插值法弥补缺失值。用该列数据缺失值前一种数据和后一种数据建立插值直线，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值。
● 点的线性趋势：缺失点处的线性趋势法。应用缺失值所在的整个序列建立线性回归方程，然后用该回归方程在缺失点的预测值填充缺失值