تحويل بيانات السلاسل الزمنية يتم توفير العديد من إجراءات تحويل بيانات السلاسل الزمنية Time Series Data Transformations المفيدة في تحليل السلاسل الزمنية، ومنها: يتم الحصول على السلسلة الزمنية عن طريق قياس متغير (أو مجموعة متغيرات) بانتظام على مدى فترة زمنية. يفترض تحويل بيانات السلاسل الزمنية بنية ملف البيانات بحيث تمثل كل حالة (صف) مجموعة من […]
معالج التاريخ والوقت يبسط معالج التاريخ والوقت Date and Time Wizard في برنامج التحليل الإحصائي SPSS عددًا من المهام الشائعة المرتبطة بمتغيرات التاريخ والوقت Date and Time. لاستخدام معالج التاريخ والوقت في SPSS: 1. من القوائم اختر: تحويل> معالج التاريخ والوقت … Transform > Date and Time Wizard… 2. حدد المهمة التي تريد إنجازها واتبع الخطوات لتحديد
ترتيب الحالات يتيح لك مربع الحوار ترتيب الحالات إنشاء متغيرات جديدة تحتوي على الرتب والدرجات العادية والنتائج المتوحشة والقيم المئوية للمتغيرات الرقمية. يتم إنشاء أسماء المتغيرات الجديدة وعلامات المتغيرات الوصفية تلقائيًا، بناءً على اسم المتغير الأصلي والقياس (المقاييس) المحدد. يسرد جدول الملخص المتغيرات الأصلية والمتغيرات الجديدة وتسميات المتغيرات. (ملاحظة: أسماء المتغيرات الجديدة التي يتم إنشاؤها
إعادة الترميز التلقائي يتيح لك مربع الحوار إعادة الترميز التلقائي Automatic Recode إمكانية تحويل قيم السلسلة والقيم الرقمية إلى أعداد صحيحة متتالية. عندما لا تكون أكواد الفئات متسلسلة، فإن الخلايا الفارغة الناتجة تقلل الأداء وتزيد من متطلبات الذاكرة للعديد من الإجراءات. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن لبعض الإجراءات استخدام متغيرات السلسلة، وبعضها يتطلب قيمًا صحيحة
إعادة الترميز إلى متغيرات مختلفة يتيح لك مربع الحوار إعادة الترميز إلى متغيرات مختلفة Recode into Different Variables إعادة تعيين قيم المتغيرات الموجودة أو طي نطاقات القيم الموجودة إلى قيم جديدة لمتغير جديد. على سبيل المثال، يمكنك طي الرواتب إلى متغير جديد يحتوي على فئات نطاق المرتبات بدلا من المرتب نفسه. لإعادة ترميز قيم المتغير
إعادة الترميز في نفس المتغيرات يتيح لك مربع الحوار “إعادة الترميز إلى نفس المتغيرات” Recode into Same Variables إعادة تعيين قيم المتغيرات الموجودة أو طي نطاقات القيم الموجودة إلى قيم جديدة. على سبيل المثال، يمكنك تصغير الرواتب إلى فئات نطاق الرواتب. يمكنك إعادة ترميز المتغيرات الرقمية numeric variables ومتغيرات السلسلة string variables. إذا حددت متغيرات
تحويل القيم تقوم ميزة تحويل القيم Shift Values بإنشاء متغيرات جديدة تحتوي على قيم المتغيرات الموجودة من الحالات السابقة أو اللاحقة. الاسم Name. اسم المتغير الجديد. يجب أن يكون هذا اسمًا غير موجود بالفعل في مجموعة البيانات النشطة. احصل على قيمة من الحالة السابقة (التأخر) Get value from earlier case (lag). احصل على القيمة من
عد تكرارات القيم داخل الحالات ينشئ مربع حوار عد تكرارات القيم داخل الحالات متغيرًا يحسب تكرارات نفس القيمة (القيم) في قائمة المتغيرات لكل حالة. على سبيل المثال، قد يحتوي الاستطلاع على قائمة من المجلات مع مربعات اختيار نعم / لا للإشارة إلى المجلات التي يقرأها كل مستجيب. يمكنك حساب عدد الردود بنعم لكل مستجيب لإنشاء
حساب المتغيرات استخدم مربع الحوار “حساب” Compute الذي يستخدم في حساب المتغيرات، وذلك من أجل حساب قيم متغير بناءً على التحويلات الرقمية numeric transformations للمتغيرات الأخرى. خطوات حساب المتغيرات 1. من القوائم اختر: التحويل> حساب المتغير … Transform > Compute Variable… 2. اكتب اسم متغير هدف واحد. يمكن أن يكون متغيرًا موجودًا أو متغيرًا جديدًا لإضافته إلى
استخدامات التجميع المرئي تم تصميم التجميع المرئي Visual Binning لمساعدتك في عملية إنشاء متغيرات جديدة بناءً على تجميع القيم المتجاورة للمتغيرات الموجودة في عدد محدود من الفئات المميزة. يمكنك استخدام التجميع المرئي Visual Binning من أجل: في الخطوة الأولى: 1. حدد المقياس الرقمي numeric scale و/ أو المتغيرات الترتيبية ordinal variables التي تريد إنشاء متغيرات