数据处理之变量编码与标签

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数据标签和数据编码是一对容易混淆的概念，但事实上两者有着本质的区别，想要搞清这两个概念其实很简单。

1 基础概念

<1> 数据标签： 顾名思义，就是给数据加上标签。没有设置标签的数据，在分析时，会按原本的数值显示，比如‘1.0’、‘2.0’，这样就没有办法了解这些数字原本的含义。

没有标签的数据展示

因此为了方便识别，让数字具有实际意义，就需要用到数据标签功能，标识出数字代表的意义。

有标签的数据展示

修改数据标签对数值本事不会有任何影响，比如这里的‘1.0’，加上标签后，显示为“男”，即数值1，代表男性，如果改变标签，数值代表的意思也会随之改变，但即使换了标签对原本的数值也不会有影响。

<2> 数据编码： 数据编码是在原始数值的基础上进行替换，因此**对数据重新编码会改变原本的数据。**比如原本的数字是1编码为3，意味着数据中的1直接就变成3，再做分析就会按3来分析。

2 操作步骤

<1> 数据标签

点击【数据处理】->【数据标签】，选择进行设置标签的标题，填好对应标签即可。

（可配合ctrl或者shift键同时选择多项，批量一次性操作处理）

设置了数据标签的标题前，会标有蓝色的标签；没有标签的则是灰色的

<2> 数据编码

点击【数据处理】->【数据编码】，选择进行编码的标题，填写编码即可。

（可配合ctrl或者shift键同时选择多项，批量一次性操作处理）

如果希望直接覆盖原始数据，请将“覆盖”按钮打勾即可。

同时下拉复选框，可选择范围编码，针对某一区间的数据编码成某个数字。

3 应用场景

<1> 数据标签

① 针对数据标签，通常只有“定类”数据需要设置，“定量”数据通常不需要设置。（如果是量表态度题如非常不满意，比较不满意，中立,比较满意，非常满意，根据需要设置即可）

② 此外涉及下面分析方法时，通常也需要设置数据标签：

• 频数分析
• 交叉（卡方）分析
• 方差分析、事后检验
• T检验
• 多选题
• 双因素、多因素方差
• Logit回归等

<2> 数据编码

① 数据编码可用于数据组合，比如遇到样本比例严重不平衡，可以将样本数据组合处理，如1代表高中，2代表大专，3代表本科，4代表硕士，5代表博士。希望组合成三组分别是：本科以下,本科,硕士及以上.则可处理为：1->1，2->1，3->2，4->3，5->3，最终数字1代表本科以下，2代表本科，3代表硕士及以上。

② 数据编码还可用于反向题处理。比如量表中存在反向题，一定要先给这道题进行反向计分操作，然后再进行具体的分析。

4 搭配使用

数据编码和数据标签在多数情况下可以搭配使用。例如，在进行数据上传时，如果数据中有字符信息，SPSSAU系统会识别字符信息，按照字符顺序依次进行标签设置。

例如：统计分析学生成绩情况，原始数据如图1所示，导入系统后，系统识别第三列为字符信息将其编码为数字：‘1’=‘不合格’；‘2’=‘优秀’；‘3’=‘合格’；‘4’=‘良好’。原来的字符信息被自动记为对应数值的数据标签。

原始数据

上传后数据

数据标签

此时数值和标签顺序与我们想要得到的顺序并不一致，可以通过数据编码来进行修改，然后再为新编码的数值设置标签。

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关键词：数据处理 shift SPSSA logit 原始数据