利用SPSS消除录入误差的方法；一、统计分析中的录入误差；任何一项社会调查都不可能完全准确地描述社会生活的；如果调查的样本是一个随机样本，则误差主要来自两个；二、减少录入误差的常用方法及其缺点；目前社会学界采用的减少录入误差的方法主要有校对法；分析；1.校对法；校对法是多年来一直使用的方法，是在数据录入计算机；2.非法值检验法；社会调查中的任何一个变量都有着
利用SPSS消除录入误差的方法
一、统计分析中的录入误差
任何一项社会调查都不可能完全准确地描述社会生活的原貌，也就是说不论采用什么样的方法，调查误差总是存在的。但调查的误差应当是越小越好。只有把误差控制在调查精度要求的范围之内，调查才是有价值的。
如果调查的样本是一个随机样本，则误差主要来自两个方面：一是工作误差，二是随机误差。从理论上说，随机误差可以通过扩大样本来减少。样本越大，随机误差就越小；样本等于总体时，随机误差为零。工作误差包括三方面：一是登记误差，二是录入误差，三是计算误差。使用计算机进行统计分析能基本上消除计算误差。登记误差是指调查员在登记调查表时的错误登记，或是被调查者在填写问卷时的错误填答。这部分误差是无法计算的，也没有什么技术手段可以消除，只能通过选择高水平的访问员，加强培训，制定严格的规范，进行严格的督导等手段来尽可能地减少。录入误差是指在计算机录入时，由于录入错误造成的误差。在计算机录入的过程中，录入误差是不可避免的。每个人不论其工作的精确度多么高，都会或多或少地产生错误。根据我们的经验，一个人的录入错误率平均说来约为1%左右。如果某次调查的样本数为1000，每份问卷中包含100个变量的话，录入的错误数据将为%=1000个左右。这些错误的数据如果不被剔除的话，将会严重影响计算结果的准确性。尤其是一些远离数据有效取值范围的离群值对计算结果的干扰性更大。因此，做定量分析的研究者都非常重视数据录入的准确性。
二、减少录入误差的常用方法及其缺点
目前社会学界采用的减少录入误差的方法主要有校对法与非法值检验法，但这两种方法都存在一些问题。下面我们分别加以
校对法是多年来一直使用的方法，是在数据录入计算机之后，由录入员或研究人员将原始资料与计算机中的资料一一对比地进行校对。这种方法的缺点是：第一，精确性低。校对仍然是人工性的工作，由于工作人员的工作态度、身体状况、技术水平等多方面原因，校对工作中人的工作误差仍难以避免。同时，长时间的校对所造成的视觉疲劳也会大大降低校对的精度。经过一次校对，根本不能达到消除录入误差的目的。因此，对于精确度要求很高的调查来说，要进行二校甚至三校。即使进行多次校对之后，到底还剩下多少错误录入的数据，研究者和录入者心里并不清楚。第二，花费时间长。校对一次所花费的时间与录入一次所花费的时间基本相同。有时甚至比录入花费的时间还要长。第三，成本高。校对一次所花费的人力与录入一次基本相同，如果为保证精度的需要而进行二校甚至三校的话，需要花费的人力和时间就更多。这样做的结果，是大大增加了录入成本。
2. 非法值检验法
社会调查中的任何一个变量都有着确定性的取值范围。在取值范围之内的数据称为合法值，而在取之范围之外的数据称为非法值。如果录入的数据值是在合法的取值范围之外，这个数据就被视为非法数据。通过检查某一个数据是否在合法的取值范围内，可以部分地确定该数据的录入是否正确。用SPSS制作一个变量的频数分布表，可以看出该变量录入了多少个非法值。如果将数据库根据此变量进行排序，则可以将该变量录入了非法值的个案集中起来进行修改。这种检验和纠错的方法跟校对法相比，由于省去了一一对比的过程，能节省很多人力和时间。但这样做的结果只是找到了在合法值取值范围以外的录入错误。如果录入的错误数据在合法值的取值范围之内，用这种方法就无法检查出来。
三、利用SPSS消除录入误差的方法
1. 基本思想
笔者在用SPSS进行录入和统计分析的过程中摸索出了一套操作简单，行之有效的减少甚至基本消除录入误差的方法。 利用SPSS消除录入误差的方法可以概括为八个字：并行录入，对比纠错。并行录入是指：问卷统一编号以后，由两名录入员按照同样的数据表格式各录入一次。对比纠错是指：将两个人录入的同一个数据进行对比，如果相同则认为两个人的录入都正确；如果不同，则至少有一个人的录入是错误的，需要对照问卷纠错。用这种方法很容易找到录入错误的数值，且由于对比过程可以由计算机来实现，不仅省去了一一校对的麻烦，而且大大提高了纠错的精确性。
2. 实际操作过程
（1）并行录入
在录入前必须把所有的问卷编号，使每一份问卷有一个唯一号。在录入时，问卷编号必须作为一个变量录入计算机。并行录入时，要求两位录入员所用的变量名、变量的各种设置、变量名标签（lable）、变量值标签（values）等必须完全相同。最好的方法是变量制作完以后，以不同的文件名拷贝成两分，由两位录入员使用变量设置完全相同的数据文件进行录入。录入结束后，应按照问卷编号对数据进行排序。
（2）对比纠错
假如是A、B两个人进行录入。把A录入的数据文件称为文件A，B录入的称为文件B。对比纠错的过程是：先在文件A所有变量名的后面加一个共同的字符，在文件B所有变量名的后面加另一个共同的字符。这样既使文件B的变量名与文件A的变量名相区别，又便于对两个文件中相应的变量作比较。作此修改后，将文件B的全部数据以添加变量的方式添加到文件A中（用SPSS中的Merge Files功能中的Add Variables指令）。这样在文件A中的变量数就成为原来的两倍，而且每一个变量都有一个变量名只相差一个字符的另一个变量与之相对应。然后用SPSS中Transform 的下拉菜单中的Compute指令。在Compute对话框中把每对相互对应的变量进行比较，并以比较的结果生成新的变量。我们把这个新变量称为纠错变量。在纠错变量的取值中，只有缺失和1两种情况。当两个人录入的值相同时，纠错变量的值设为缺失。当两个人录入的值不同时，纠错变量的值为1。根据这
个1在SPSS数据窗口中的位置，很容易找到生成这个纠错变量的原变量，进而确定错误录入的位置。并根据这个1所对应的问卷编号找到该份问卷，来纠正录入错误。
四、用SPSS实现计算机自动对比数据的方法
上面介绍的手工操作过程对于变量数少，个案数多的数据文件应用起来比较方便。如果变量数很多，手工操作仍很麻烦。为此，我们编制了几个简单的SPSS程序，以简化对比纠错的过程。下面介绍纠错的方法并给出所用的程序。
本方法的程序由三部分构成：（1）预程序；（2）主程序；（3）附加程序。三个程序均在SPSS的Syntax窗口中运行。其中主程序的基本思想与上述的手工操作的思路一致，即：对独立录入但结构相同的两份数据文件A与B的变量名略作变化后，用Merge Files指令加以合并，将源自A的数据一一跟源自B的相应数据进行对比，生成一个纠错变量。纠错变量的值标示出A与B的数据是否相符，这样便可以对照原始问卷对不相符的地方进行纠错。
主程序还具有如下功能：（1）自动使A中每一个变量与B中相应的变量及通过二者对比生成的纠错变量相邻，从而使对照问卷纠错时方便得多。（2）对多种变量类型（如数值型、文字型、日期型变量）都能一次性地自动进行比较并生成相应的纠错变量。
对照问卷纠错的工作结束后，可以运行附加程序，使数据文件恢复到原先的结构，即只保留纠正过的数据文件的变量，而去掉来自另一文件的变量与纠错变量。
在变量很多的情况下，主程序与附加程序都会包含大量的指令行。这些指令如果都手工编写，一是工作量大，二是容易因疏忽而出错。预程序的作用，是根据数据文件的Dictionary中的变量名称与变量类型的信息，自动写出主程序与预程序所需的绝大多数指令行，只需在预程序输出结果的基础上略加编辑，就可形成主程序与附加程序。
五、用SPSS实现计算机自动对比数据的操作过程
1. 运行该程序的条件
运行下面给出的程序时，要求用户必须做到以下四点：
（1）要对比的两个数据文件必须有完全相同的变量名和变量类型；
（2）两个数据文件的个案（Case）数及其顺序必须相同（因为如果计算机将不同的个案进行比较，将会标出很多“错误”），这可以通过用上面第三部分介绍的手工操作方法先对问卷编号这一变量进行检查来实现；
（3）这两个文件必须均在计算机C盘的根目录下，文件名分别为Data1.sav与Data2.sav（如果数据文件名或其所在位置不同，就需要对下面程序中所用的数据文件的名称与路径作相应的修改）；
（4）两个数据文件中每个变量的变量名不能超过19个字节（每个汉字相当于2个字节）。
作第四条要求，是想让整个对比纠错过程中来自Data1.sav和Data2.sav的变量及纠错变量的变量名长度不超过20。如果Data1.sav和Data2.sav中有名称更长的变量，需要对下面的程序作适当调整，将第四条要求放宽到变量名不超过63字节，而整个纠错过程中有关变量名不超过64字节（SPSS15.0允许的最长的变量名）。之所以保留一个字节，是因为，为了确保在SPSS自动执行Merge Files操作及生成纠错变量时不会出现相同的变量名，计算机在执行下面程序的过程中，自动将Data1.sav中的变量名都加上“1”的后缀，将Data2.sav中的变量名都加上“2”的后缀，而纠错变量的变量名统一由原数据文件中的变量名加上“3”的后缀生成，这样就能保证变量名不会相重。
下面，我们给出实际的程序及操作。为叙述简单起见，我们假定Data1.sav与Data2.sav只有六个变量，即Numeric_A、String_B、Date_C及“数值型变量D”、“字符型变量E”、“日期型变量F”组成，其中Numeric_A与“数值型变量第四”为数值型变量，String_B与“字符型变量第五”为字符型变量，而Date_C与“日期型变量第六”为日期型变量。当然，一个实际的数据文件的变量数一般会多得多，但这只影响到下面程序中用粗体字标出的部分――每增加一个变量每个粗体部分的指令便会相应地增加一行。
2. 预程序的生成及运行
在SPSS中打开数据文件Data1.sav，在File下拉菜单中选择New，在弹出菜单中选择Syntax，这时会出现一个SPSS的Syntax编辑窗口（Syntax1）。在此窗口中输入如下指令：
=====================================================================
三亿文库包含各类专业文献、各类资格考试、生活休闲娱乐、行业资料、应用写作文书、文学作品欣赏、专业论文、利用SPSS消除录入误差的方法85等内容。　
　SPSS 计算标准误及作图简明教程灵 1、进入 SPSS 后...数据视图用于输入数据,变量视图用 于设置变量。必须...“显示误差条形图” ,表征为标准误,乘数 2,点击... 　4.14 方法: 利用 SPSS 软件进行加权最小二乘回归及处理异方差自相关 三、...迭代法和差分法的 DW 值都落入随机误差项无自相关区域, 一阶差分法消除自... 　熟练使用SPSS 17.0进行假设检验的方法 隐藏&& 熟练...1.录入数据。将组别设为 g,可将患者组设为 1,...t df 22 Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 .019... 　spss缺失值处理_IT/计算机_专业资料。spss 数据录入时缺失值怎么处理录入的时候...法容易使得回归方程的误差增 大,参数估计变得不稳定,而且这种方法使用不便,比较... 　&&SPSS 统计分析软件&& 课程设计报告 班姓学 级...因此采 用抽样的方法进行数据调查。 (2)数据来源:...两组数据的样本容量,均值,标准 差,和抽样平均误差... 　第二步:数据录入 第二步 数据录入 Spss 数据录入...误差线图作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据...都可以使用方差分析 方法去解决 (4)、Correlate(... 　4. 每次上机,个人应按规定要求使用同一计算机,如因...方式二 SPSS 分析结果:独立样本检验 方差方程的...1.40208 标准误差值 2.59 课后习题第 6... 　5)、6)略 7、试根据“粮食总产量.sav”数据,利用SPSS曲线估计方法选择恰当模型,对样本期外的 粮食总产量进行外推预测,并对平均预测误差进行估计。 步骤: 图形... 　spss作业分析_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料...包括 H0、H1、检验方法、统计量、P 值和统计推断...误差项为均值方 (错误) = .066。 a. 使用调和...听说数据分析对数学要求很高，我早都忘记了，蓝瘦香菇！ 没关系，跟着何博士一起重学数理基础，40讲课程让你轻松踏上数据科学之路！拼团低至299元！http://wxa11ff./group/58fdd7ba6ed6b6
> 【数据小兵】SPSS无空白列重复正交试验设计方差分析
前面有讲过 SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析 的一篇文章，包含了一个典型的正交试验案例，然而在实际应用当中，各种主观、客观条件复杂多变，为了用较小的试验成本得到良好的试验结果，在试验设计中就要求能够灵活控制影响因素和水平的个数，以及试验的次数，正交设计就如同“独孤九剑”，招数虽只有一招，但却变化多端，有多重不同应用方式，无空白列重复正交设计就是其中的一个变式。
某制药厂主要生产胃蛋白酶，为了提高生产效率，拟从生产工艺上进行优化改进，你被要求负责该项目。根据多年的生产经验，你认为影响生产效率的因素主要包括A水解温度，B水解时间，C加盐量，D烘房温度，根据目前现有的生产条件，这几个因素能调整的参数大概只有三个水平，以残留蛋白作为质量指标，你决定通过正交试验来解决当前的问题。
数据来源： 《SPSS13在空白列正交试验设计及其数据处理中的应用》
选择正交表
各个因素只能调整3个参数水平，主要有4个因素，因此最先考虑到选用L9（34）四因素三水平正交表，由于参数水平客观条件的限制，L16（45）正交表可以不用考虑了。选定L9（34）正交表，遇到一个问题，因素排满，没有空白列用于统计实验误差，所以，必须通过重复试验来统计实验误差，你决定每个组合方案重复3次。因此，本实验最终需要27次，将得到27组数据。
SPSS正交试验数据录入格式
网上有不少同学提到这个问题，其实，数据结果组织形式和无重复试验的格式是一样的，只需要顺次增加行即可。
方差分析步骤
菜单操作：
分析—一般线性模型—单变量
因变量：输入 残留蛋白
固定因子：输入 水解温度，水解时间C加盐量，烘房温度
模型选项卡：以上四个影响因素 作为主效应进行分析
方差分析结果
四个影响因素的sig值均小于0.01，表明四个因素对生产胃蛋白酶都有极显著的影响，验证了最初你的经验。但这还不是我们最终的目的，我们需要得到提高生产效率的最优化工艺组合，直白一点，就是你必须找到每个影响因素最好的那个水平参数。
这个问题在 上一篇文章 中就有说明，可采用多重比较的方法就行可视化比较。
具体做法：
多重比较选项卡：将四个具有显著影响的因素依次输入到右侧的“两两比较检验”框中，选择“duncan”法来计算。
单从数据分析的结果来看，最优工艺组合为：A3B3C2D1。值得讨论的问题：水解时间、加盐量两个因素趋势图有些异常，可能和其他两个因素存在交互作用，可以讨论。
来自@数据小兵
转载请注明： &
or分享 (0)苹果/安卓/wp
积分 506, 距离下一级还需 294 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡, 抢沙发下一级可获得
权限: 隐身
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
苦逼签到天数: 7 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
误差条形图设置中，条的表征包含均值的置信区间、均值的标准误、标准差三项，其中均值的置信区间设定为95%时，指的是样本均值+-1.96*标准误吗？但是画出来的条怎么不一致呢？
载入中......
置信区间为均值加减1.96倍的均值的标准误是没有问题的
【论坛广邀专家，每日专人回答经管问题！遇到重要紧急的经管难题欢迎@“论坛答疑”客服专号站内ID，小二帮你快找专家+秒找答案。】
无限扩大经管职场人脉圈！每天抽选10位免费名额，现在就扫& 论坛VIP& 贵宾会员& 可免费加入
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
京ICP证090565号
论坛法律顾问：王进律师}