يتم التعامل مع القيم المفقودة لمتغيرات السلسلة أو String في SPSS بشكل مشابه للقيم المفقودة للمتغيرات الرقمية Numeric. ومع ذلك، على عكس المتغيرات الرقمية، لا يتم تعيين الحقول الفارغة في متغيرات السلسلة على أنها مفقودة من النظام System–Missing. بدلا من ذلك، يتم تفسيرها على أنها سلسلة فارغة أو Empty String. خطوات تحديد القيم المفقودة لمتغيرات […]
خطوات معالجة القيم المفقودة للبيانات الرقمية فيما يلي خطوات معالجة القيم المفقودة للبيانات الرقمية في SPSS والطرق المُتاحة لتحديدها وتسميتها: 1. انقر فوق علامة التبويب طريقة عرض المتغير Variable View في أسفل نافذة محرر البيانات أو Data Editor. 2. انقر فوق الخلية المفقودة في صف العمر Age، ثم انقر فوق الزر الموجود على الجانب الأيمن من
ما هي معالجة البيانات المفقودة في SPSS البيانات المفقودة Missing Values أو غير الصالحة شائعة جدًا بحيث لا يمكن تجاهلها. قد يرفض المجيبون على الاستبيان أو الاستطلاع الإجابة على أسئلة معينة. وقد لا يعرفون الإجابة عليها، أو قد يجيبون بصيغة غير متوقعة وغير محددة ضمن خيارات الاستبيان. إذا لم تقم بتصفية هذه البيانات أو تحديدها،
ما هي تسميات القيمة توفر إضافة تسميات القيمة Value Labels في SPSS طريقة لربط قيم المتغيرات Values الخاصة بك بتسمية Label من النوع سلسلة String. في هذا المثال، هناك قيمتان مقبولتان لمتغير “الحالة الاجتماعية” Marital. تعني القيمة (صفر) أن الحالة “أعزب”، وتعني القيمة (1) أنه “متزوج”. والمطلوب ربط هذه القيم بتلك التسميات. خطوات إضافة تسميات
طرق تغيير نوع المتغير وتنسيقه في SPSS يعرض عمود النوع Type نوع البيانات الحالي لكل متغير. كما يوفر إمكانية تغيير نوع المتغير وتنسيقه في SPSS. أكثر أنواع البيانات شيوعًا هي البيانات الرقمية والسلاسل، ولكن يتم دعم العديد من الأنواع الأخرى. في ملف بيانات المثال الحالي، يتم تعريف الدخل Income كنوع رقمي Numeric. 1. انقر فوق
تهدف إضافة تسميات للمتغيرات أو Variable Labels في SPSS إلى تقديم أوصاف للمتغيرات. غالبًا ما تكون هذه الأوصاف نسخًا أطول من أسماء المتغيرات. يمكن أن يصل حجم التسميات إلى 255 بايت. يتم استخدام هذه التسميات في الإخراج الخاص بك لتمييز المتغيرات المختلفة وجعلها تبدو أكثر وضوحًا من أسماء المتغيرات التي قد تكون مختصرة حتى تلبي
ضمن عملية تعريف البيانات في برنامج SPSS، بالإضافة إلى تحديد أنواع البيانات أو Data Types. يمكنك أيضًا تحديد التسميات الوصفية للمتغيرات أو Variable Labels. وكذلك تسميات القيم أو Value Labels لأسماء المتغيرات وقيم البيانات. تستخدم هذه التسميات الوصفية أو Labels في التقارير والمخططات الإحصائية. في الأقسام التالية سوف يتم شرح أو عرض تعريف البيانات في
إضافة بيانات السلاسل في SPSS يمكن إدخال البيانات غير الرقمية في SPSS، مثل إضافة بيانات السلاسل النصية، في محرر البيانات Data Editor في برنامج التحليل الإحصائي SPSS. وتختلف أنواع البيانات المعرفة في برنامج SPSS حيث توجد العديد من أنواع البيانات مثل البيانات الرقمية والبيانات النصية، والتي يتم التعامل معها بشكل مختلف في برنامج SPSS. خطوات
يمكن إدخال البيانات في محرر البيانات، مما قد يكون مفيدًا لملفات البيانات الصغيرة أو لإجراء تعديلات طفيفة على ملفات البيانات الأكبر حجمًا. في المثال التالي سوف يتم شرح طريقة إضافة البيانات الرقمية في SPSS. خطوات إضافة البيانات الرقمية 1. انقر فوق علامة التبويب عرض المتغير Variable View في أسفل نافذة محرر البيانات. تحتاج إلى تحديد
استخدام محرر البيانات يمكن استخدام محرر البيانات مع طرق العرض المختلفة في SPSS وهي طريقة عرض البيانات وطريقة عرض المتغيرات، حيث يعرض محرر البيانات Data Editor محتويات ملف البيانات النشط. تتكون المعلومات الموجودة في محرر البيانات من متغيرات (أعمدة) وحالات (صفوف). في طريقة عرض البيانات Data View، تمثل الأعمدة المتغيرات، وتمثل الصفوف الحالات (الاستجابات أو