إعادة الترميز التلقائي

آخر تحديث: سبتمبر 17, 2021
الوقت المُقدر للقراءة: 3 دقيقة

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 متتالية لمستويات العوامل factor levels.

  • المتغير (المتغيرات) الجديد الذي تم إنشاؤه بواسطة إعادة الترميز التلقائي Automatic Recode يحتفظ بأي متغير محدد وعلامات قيمة من المتغير القديم. بالنسبة لأية قيم بدون تسمية قيمة محددة، يتم استخدام القيمة الأصلية كتسمية للقيمة المعاد ترميزها. يعرض الجدول القيم القديمة والجديدة وتسميات القيم.
  • يتم إعادة ترميز قيم السلسلة بترتيب أبجدي، بأحرف كبيرة تسبق نظيراتها الصغيرة.
  • يتم إعادة ترميز القيم المفقودة إلى قيم مفقودة أعلى من أي قيم غير مفقودة ، مع الاحتفاظ بترتيبها. على سبيل المثال ، إذا كان المتغير الأصلي يحتوي على 10 قيم غير مفقودة، فسيتم إعادة تشفير أدنى قيمة مفقودة إلى 11. وستكون القيمة 11 هي القيمة المفقودة للمتغير الجديد.

خيارات إعادة الترميز التلقائي

1. استخدم نفس نظام إعادة الترميز لجميع المتغيرات

يتيح لك خيار “استخدم نفس نظام إعادة الترميز لجميع المتغيرات” Use the same recoding scheme for all variables تطبيق مخطط ترميز تلقائي واحد على جميع المتغيرات المحددة. مما ينتج عنه مخطط تشفير متسق لجميع المتغيرات الجديدة.

إذا حددت هذا الخيار، فسيتم تطبيق القواعد والقيود التالية:

  • يجب أن تكون جميع المتغيرات من نفس النوع. (رقمية أو سلسلة).
  • تستخدم جميع القيم المرصودة لجميع المتغيرات المحددة لإنشاء ترتيب فرز من القيم لإعادة ترميزها إلى أعداد صحيحة متسلسلة.
  • تستند القيم التي المفقودة من المستخدم للمتغيرات الجديدة إلى المتغير الأول في القائمة بقيم محددة ينقصها المستخدم. يتم التعامل مع جميع القيم الأخرى من المتغيرات الأصلية الأخرى، باستثناء القيم المفقودة من النظام، على أنها صالحة.

2. تعامل مع قيم السلسلة الفارغة على أنها مفقودة من قبل المستخدم

بالنسبة لمتغيرات السلسلة، لا يتم التعامل مع القيم الفارغة أو عديمة الوجود Null على أنها مفقودة من النظام. سيؤدي هذا الخيار إلى ترميز السلاسل الفارغة تلقائيًا إلى قيمة مفقودة من المستخدم أعلى من أعلى قيمة غير مفقودة.

استخدام القوالب في إعادة الترميز التلقائي

يمكنك حفظ نظام الترميز التلقائي في ملف قالب Template ثم تطبيقه على المتغيرات الأخرى وملفات البيانات الأخرى.

على سبيل المثال، قد يكون لديك عدد كبير من رموز المنتجات الأبجدية الرقمية التي تقوم بترميزها تلقائيًا إلى أعداد صحيحة كل شهر. ولكن في بعض الأشهر تتم إضافة رموز منتج جديدة لتغيير نظام الترميز التلقائي الأصلي. إذا قمت بحفظ المخطط الأصلي في قالب ثم قمت بتطبيقه على البيانات الجديدة التي تحتوي على مجموعة الرموز الجديدة، فإن أي رموز جديدة تمت مواجهتها في البيانات يتم ترميزها تلقائيًا إلى قيم أعلى من القيمة الأخيرة في القالب. هذا مع الاحتفاظ بنظام الترميز التلقائي الأصلي من أكواد المنتج الأصلية. وفيما يلي الخيارات المتاحة:

حفظ النموذج باسم

خيار حفظ النموذج باسم Save template as يحفظ مخطط الترميز التلقائي للمتغيرات المحددة في ملف قالب خارجي.

  • يحتوي القالب على معلومات تقوم بتعيين القيم الأصلية غير المفقودة إلى القيم المعاد ترميزها.
  • يتم حفظ المعلومات الخاصة بالقيم غير المفقودة فقط في النموذج. لا يتم الاحتفاظ بمعلومات القيمة المفقودة من قبل المستخدم.
  • إذا كنت قد حددت متغيرات متعددة لإعادة الترميز ولكنك لم تحدد استخدام نفس نظام الترميز التلقائي لجميع المتغيرات أو لم تقم بتطبيق قالب موجود كجزء من الترميز التلقائي، فسيعتمد القالب على المتغير الأول في القائمة.
  • إذا كنت قد حددت متغيرات متعددة لإعادة الترميز وقمت أيضًا بتحديد استخدام نفس مخطط إعادة الترميز لجميع المتغيرات و / أو حددت تطبيق القالب. فسيحتوي القالب على مخطط الترميز التلقائي المدمج لجميع المتغيرات.

تطبيق نموذج من

خيار تطبيق نموذج من Apply template from، يطبق قالب الترميز التلقائي المحفوظ مسبقًا على المتغيرات المحددة لإعادة الترميز. وإلحاق أي قيم إضافية موجودة في المتغيرات بنهاية المخطط. والاحتفاظ بالعلاقة بين القيم الأصلية والقيم المشفرة تلقائيًا المخزنة في النظام المحفوظ.

  • يجب أن تكون جميع المتغيرات المحددة لإعادة الترميز من نفس النوع (رقمي أو سلسلة). ويجب أن يتطابق هذا النوع مع النوع المحدد في القالب.
  • لا تحتوي القوالب على أي معلومات عن القيم المفقودة من قبل المستخدم. تستند القيم التي يفتقدها المستخدم للمتغيرات الهدف إلى المتغير الأول في قائمة المتغيرات الأصلية بقيم محددة مفقودة من المستخدم. يتم التعامل مع جميع القيم الأخرى من المتغيرات الأصلية الأخرى. باستثناء القيم المفقودة من النظام، على أنها صالحة.
  • ويتم تطبيق تعيينات القيمة من القالب أولاً. يتم إعادة ترميز جميع القيم المتبقية إلى قيم أعلى من القيمة الأخيرة في القالب، مع القيم المفقودة من قبل المستخدم (استنادًا إلى المتغير الأول في القائمة بقيم محددة مفقودة من المستخدم) المعاد ترميزها في قيم أعلى من آخر قيمة صالحة.
  • إذا كنت قد حددت متغيرات متعددة للترميز التلقائي، فسيتم تطبيق القالب أولاً، متبوعًا بترميز تلقائي مشترك ومجمع لجميع القيم الإضافية الموجودة في المتغيرات المحددة. مما ينتج عنه مخطط ترميز تلقائي واحد مشترك لجميع المتغيرات المحددة.

إعادة ترميز سلسلة أو قيم رقمية إلى أعداد صحيحة متتالية

لإعادة ترميز سلسلة أو قيم رقمية إلى أعداد صحيحة متتالية:

1. من القوائم اختر: التحويل> إعادة الترميز التلقائي …

Transform > Automatic Recode…

2. حدد متغيرًا واحدًا أو أكثر لإعادة ترميزه.

3. لكل متغير محدد، أدخل اسمًا للمتغير الجديد وانقر فوق “اسم جديد” New Name.

المصدر

  • المرجع الأساسي لبرنامج التحليل الإحصائي SPSS. ترجمة وإعداد: د. م. مصطفى عبيد. مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات.
  • الموقع الرسمي لشركة آي بي إم أو IBM SPSS software.

عرض كل موضوعات المرجع الأساسي لبرنامج التحليل الإحصائي SPSS، في مركز المساعدة أو المراجع التعليمية

مركز المساعدة أو المراجع التعليمية – مركز البحوث والدراسات متعدد التخصصات – MDRS CENTER
إعادة الترميز التلقائي
إعادة الترميز التلقائي
هل كان الموضوع مفيدًا؟
لا 0
المشاهدات: 15

الاستمرار في القراءة

السابق: إعادة الترميز إلى متغيرات مختلفة
التالي: ترتيب الحالات