グラフィカル ユーザー インターフェイスを使用して、SPSS で欠損値を再コーディングするのに苦労しています。GUI と以下に示すダイアログ ボックスを使用して、数値変数を簡単に再コーディングできます。
しかし、同じダイアログ ボックスに文字列変数を入力すると、新しい値を「システム欠落」として定義するオプションは使用できません。
そんな単純な問題がシンタックスエディタを使わなくても解けるのでしょうか?
SPSSバージョン19を使用しています
グラフィカル ユーザー インターフェイスを使用して、SPSS で欠損値を再コーディングするのに苦労しています。GUI と以下に示すダイアログ ボックスを使用して、数値変数を簡単に再コーディングできます。
しかし、同じダイアログ ボックスに文字列変数を入力すると、新しい値を「システム欠落」として定義するオプションは使用できません。
そんな単純な問題がシンタックスエディタを使わなくても解けるのでしょうか?
SPSSバージョン19を使用しています
これは、システム欠損値が数値変数に対してのみ定義されているためです。文字列のユーザー欠損値を定義できます。たとえば、未使用の文字列値に再コーディングし、後でその値をユーザー欠損"99999"
値として設定します。"99999"
IBM SPSS Statistics 19 コマンド構文リファレンス、55 ページ:
どの文字も有効な文字列値であるため、文字列変数に対してシステム欠損値を生成することはできません。
試す...
RECODE OldStringVar ("Missing" = "").
または...
DO IF OldStringVar = "".
RECODE OldStringVar (ELSE = COPY) INTO NewStringVar.
END IF.
または、このアプローチのバリエーション。
私も同じ問題を抱えていました。そのチュートリアルで答えを見つけました:
http://libguides.library.kent.edu/content_mobile.php?pid=481510&sid=4120229
「自動再コード化」の下
「実際、これが SPSS に文字列変数の欠損値を認識させる唯一の方法です。それ以外の場合、SPSS は空白文字列を有効な値と見なします」
手順については、上記のリンクに従ってください。ありがとう
最初に開いたシンタックス エディター
欠損値 NAME_VAR1、NAME_VAR2 (" ")。実行する
GUI を使用して文字列変数を簡単に再コーディングできるようになりました。
重要!!!長さが 8 以下の変数のみ
コードでそれを行うことができます。次の手順を実行します (例としてアドレス フィールドを使用)。「Transform\Automatic Recode」に移動し、テキスト変数 (アドレス) をダブルクリックして、新しい名前 (Addr_Temp) を入力し、「新しい名前の追加」をクリックします。「空白文字列値をユーザー欠損値として扱う」ボックスにマークを付けて、「OK」をクリックします。コード内:
AUTORECODE VARIABLES=Address
/INTO Addr_Temp
/BLANK=MISSING
/PRINT.
** おそらく、MISSING が最後の (最高の) 値になると思いますが、確かではありませんが、証明するのは簡単です。ここで、この値が 94 であるとしましょう。これは、データ内の住所に対して 93 のまったく異なる有効な値があり、4 番目が空白であることを意味します (93 の病院がある都市で、先住民が生まれた場所のデータを想像してください。 93 の異なる病院の住所、および外国人のためのいくつかの空白)。特殊文字に注意してください。最後のコードが空白のフィールドにならない可能性があります... まず、出力ウィンドウで recode リストを確認してください。- 次のように、欠落している値を 9999FFFF (または、住所の例ではその他の不可能な番地) のような既知の異常なコードとしてコード化します。
RECODE Addr_Temp (94='9999FFFF') INTO Address.
EXECUTE.
残念ながら、これはグラフィックス インターフェイスでは機能せず、少なくとも私のバージョンの SPSS では構文のみで機能します (自分のバージョンで試すことができます。通常の再コーディングを行うだけです)。存在する変数を受け入れませんでした
これで、空白の値ではなく、テキスト フィールドに値 "9999FFFF" が表示され、必要に応じて使用できるようになりました (手動の再コード化を含む)。最終的な変数を作成するとき、または「自動再コード化」された変数で、欠落しているデータにこれを再コード化することを忘れないでください。