Введение (стр. 7 )

Рис. 1.22. Диалоговое окно Recode into Different Variables

 

Введите в соответствующие поля название и метку новой переменной. Обратите внимание, что в описываемом диалоговом окне также есть кнопка условного отбо­ра данных If. Откройте диалоговое окно Old and New Values, щелкнув на одноимен­ной кнопке (рис. 1.23).

Рис. 1.23. Диалоговое окно Old and New Values

 

Это окно напоминает окно, представленное на рис. 1.21, но в нем также содержатся некоторые дополнительные полезные инструменты. По умолчанию значения исход­ной переменной, не указанные в списке перекодировки, не попадают в новую пере­менную. Изменить данное условие по умолчанию можно при помощи параметра Сору old value(s). Также появилась возможность конвертации числовых значений в стро­ковые (параметр Output variables are strings). При этом изменится тип всей новой пе­ременной; следовательно, все исходные значения должны быть перекодированы как

строковые. Существует и обратная возможность — конвертации строковых значе­ний, похожих на цифры, в числовой вид (например, «5» в 5). Данная возможность реализуется при помощи параметра Convert numeric strings to numbers.

В нашем случае мы при помощи параметра Range перекодировали значения исход­ной переменной — от 1 до 3 — в 1, от 4 до 7 — в 2, а значение 8 — в System Missing. После щелчков в соответствующих диалоговых окнах на кнопах Continue и ОК бу­дет создана новая переменная ql6_rec, содержащая перекодированные по указан­ной схеме значения переменной ql6.

1.5.3.3. Автоматическое перекодирование

Данная процедура предназначена для автоматического кодирования полей анке­ты числовыми значениями типа индекс. В маркетинговых исследованиях эта про­цедура применяется в основном для текстовых полей в тех случаях, когда в анкете есть либо открытые вопросы (являющиеся текстовыми переменными в базе дан­ных), либо варианты ответа Другое с дополнительным полем для указания респон­дентом конкретного варианта.

При выполнении процедуры одинаковые ответы из текстовых полей группируют­ся, и им присваиваются соответствующие коды ответа (например, начиная с 1). Для того чтобы автоматическое перекодирование имело практический смысл, не­обходимо жестко формализовать ответы респондентов в текстовых полях. Если при заполнении анкет допускалась свободная формулировка респондентами сво­их ответов, следует перед вводом анкет в компьютер (или на этапе ввода) пере­формулировать их в соответствии с требованиями формализации. Меньшее количе­ство различных вариантов ответа на открытый вопрос является предпочтительным, так как в дальнейшем при построении распределений большое число категорий трудно читается на графиках и в таблицах. Еще одно существенное требование к ответам респондентов на открытые вопросы — это достаточное количество респон­дентов в каждой группе ответов. Варианты ответов, указанные малым числом оп­рошенных, обычно относятся к варианту Другое.

Диалоговое окно Automatic Recode (рис. 1.24) вызывается при помощи меню Trans­form ► Automatic Recode. В нашем примере мы задавали респондентам вопрос Какие марки глазированных сырков Вы знаете?. После списка основных конкурентов на дан­ном рынке в анкете был вариант ответа Другое (переменная q9_13t), в который за­писывались компании-производители, не вошедшие в данный перечень. Закодиру­ем эти марки числовыми значениями (вместо текстовых полей). Для этого следует перенести из левого списка всех доступных переменных интересующую нас тек­стовую переменную q9_13t в область Variable ► New Name и в соответствующем поле указать новое имя вновь создаваемой числовой переменной q9_13t_n. Затем, что­бы подтвердить преобразование, необходимо щелкнуть на кнопке New Name. В груп­пе переключателей Recode Starting from есть два параметра, позволяющие присво­ить номера вариантам ответа либо по алфавиту, начиная с самого малого значения (Lowest value), либо начиная с конца упорядоченного списка вариантов ответа (Highest value).

После щелчка на кнопке ОК и выполнения указанных преобразований в базе дан­ных будет создана новая числовая переменная (q9_13t_n) с вариантами ответа со­гласно списку перекодировки. Список также выводится SPSS (в окне SPSS Viewer), он показан на рис. 1.25.

Рис. 1.24. Диалоговое окно Automatic Recode

 

 

Рис. 1.25. Список перекодировки

 

Как видно на рисунке, список разделен на три части: слева находятся значения ис­ходной переменной (q9_13t); в среднем столбце расположены коды, под которыми данные текстовые значения представляются в новой переменной (q9_13t_n); пра­вый столбец дублирует левый. Теперь по вновь созданной числовой переменной мож­но строить графики, а также использовать ее в других статистических процедурах.

1.5.4. Вычисление новых переменных

Вычисление новых переменных — весьма полезная возможность SPSS. При помо­щи данной функции можно производить расчеты по формулам любой сложности, задаваемым пользователем.

1.5.4.1. Вычисление новых переменных

Кроме перекодирования переменных, SPSS позволяет создавать новые перемен­ные, содержащие либо совершенно новые значения, либо значения, вычисленные на основании существующих переменных. Таким образом действует процедура Compute Variable, вызываемая при помощи меню Transform ► Compute (рис. 1.26).

В качестве примера мы рассчитаем годовой объем закупок сметаны на основании имеющихся данных о частоте покупок данного продукта в месяц (интервальная переменная q5) и кратности покупок (интервальная переменная q6).

Рис. 1.26. Диалоговое окно Compute Variable

 

В поле Target Variable мы указали имя вновь создаваемой переменной, которая будет содержать вычисленные для каждого респондента годовые объемы покупок сметаны. Далее щелкните на кнопке Type&Label и укажите метку и ее тип (рис. 1.27). В нашем случае в качестве метки в поле Label мы указали Годовой объем закупок сметаны. Новая переменная будет содержать числовые значения, поэтому мы выбрали тип Numeric.

Рис. 1.27. Диалоговое окно Type and Label

 

После определения новой переменной в области Numeric Expression следует указать непосредственно рассчитываемое выражение. В нашем случае мы умножаем час­тоту покупок (q5) на кратность покупок (q6) и затем умножаем на 12 месяцев, что­бы получить объем покупок сметаны в год. После запуска процедуры вычисления новой переменной будет создана новая переменная q100, содержащая годовые объ­емы покупок сметаны каждым респондентом в выборке.

1.5.4.2. Подсчет значений переменных

Еще одной полезной возможностью SPSS, не рассмотренной при описании про­цесса модификации и отбора данных, является подсчет значений переменных (как правило, многовариантных).

Приведем пример. Предположим, у нас есть ответы респондентов на многовари­антный вопрос Из каких источников Вы получаете информацию о рынке сантехники? с пятью вариантами ответа:

1. q22_l - газеты;

2. q22_2 — журналы;

3. q22_3 — выставки;

4. q22_4 — Интернет;

5. q22_5 — другие источники.

В результате работы описываемой процедуры мы получим новую переменную q100, в которой для каждого респондента в выборке будет отражаться количество ис­пользуемых источников при поиске информации о рынке сантехники.

Диалоговое окно Count Occurrences of Values within Cases, позволяющее выполнить поставленную задачу, открывается при помощи меню Transform ► Count (рис. 1.28). В полях Target Variable и Target Label следует указать соответственно имя вновь со­здаваемой переменной (q100) и ее метку (Количество используемых источников). В об­ласть Numeric Variables помещаются интересующие нас переменные q22_l - q22_5, значения которых необходимо подсчитать.

Рис. 1.28. Диалоговое окно Count Occurrences of Values within Cases

 

Диалоговое окно Count Occurrences of Values within Cases так же, как и многие другие окна SPSS, содержит кнопку If, позволяющую осуществить расчеты не для всех респондентов в выборке, а только для отдельных групп.

Щелкните на кнопке Define Values. Открывшееся диалоговое окно (рис. 1.29) пред­назначено для указания конкретных значений рассматриваемых переменных, под­лежащих подсчету. Так как у нас есть пять дихотомических переменных, соответ­ствующих вариантам ответа на многовариантный вопрос, мы указали 1 в качестве объекта подсчетов.