Объединение файлов (merge files)

В пакете реализована возможность объединять файлы. Его предпочтительно делать с помощью меню DATA/ MERGE.

 

Назначение: команда позволяет объединить данные различных файлов. Рассмотрим, какие виды объединения файлов возможны.

Во-первых, это дополнение массива данных новыми ОБЪЕКТАМИ (функция ADD). На практике такая операция необходима, если

- происходит многоэтапное исследование по одной и той же анкете, опрос в нескольких регионах и т.п.;

- исследователю повезло - удалось получить информацию другого обследования (не панельного, то есть, опрошены другие люди), частично совместимую по переменным с имеющейся; но необходимо составить общий массив данных.

Во-вторых, дополнение данных новыми ПЕРЕМЕННЫМИ (функция MATCH). Такое пополнение массива данных обычно необходимо, если

- не удается сразу закодировать все данные; на подмножестве данных нужно произвести срочные расчеты, другую часть необходимо еще подготовить к вводу;

- - необходимо соединить данные панельных обследований;

- - дополнение данными из агрегированного файла (функция TABLE). Пусть, например, получены точные сведения о промышленности города, детской смертности, загрязнении атмосферы и т.д.. Эти данные необходимо внести в каждую анкету. Их можно закодировать, но экономичнее и быстрее сделать файл агрегированных данных и этой процедурой приписать к объектам-анкетам в исходный файл (см. рис.2.4).

┌─────┐ │1 │ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────────┐ │2 │ │1 │ │1 │ │1 │ │1 │ │3 │ │2 │ │2 │ │2 │ │2 │ └─────┘ │3 │ │3 │+│3 │ ═══> │3 │ + ═══> │4 │ │4 │ │4 │ │4 │ ┌─────┐ │5 │ │5 │ │5 │ │5 │ а │4 │ └─────┘ б └─────┘ └─────┘ └─────────┘ │5 │ └─────┘ ┌─────┐ ┌────────┐ │1 │<──┐ │1 │ │1 │<──┤ ┌────┐ │1 │ │2 │<─┐└── │1 │ │2 │ │2 │<─┼─── │2 │ ═══> │2 │ │2 │<─┘┌── │3 │ │2 │ │3 │<──┤ └────┘ │3 │ в │3 │<──┘ │3 │ └─────┘ └────────┘   Рис. 2.4. Объединение данных: а - по объектам (ADD); б - по признакам (MATCH); в - внесение данных для групп объектов (TABLE...)

Подробно о выполнении объединения файлов следует смотреть Руководство пользователя. Книга 1.

 

В качестве примера проведем присоединение данных агрегированного файла (см. пример из предыдущего раздела) к анкетным данным курильского обследования:

get file "D:oct.sav";.

SORT CASES BY g (A).

MATCH FILES /FILE=* /TABLE='D: Aggr.sav' /BY g.

EXECUTE.

Сортировка файлов данных по ключевой переменной здесь обязательна; если данные не отсортированы, есть риск их потерять.

После объединения, в данных D:oct.sps появятся переменные d1, d2, d3, d4, d5 и d6, a также w1, w2, w4, w8, w9, w10 и wr. Теперь можно изучать, как связано "общественное мнение" с индивидуальными характеристиками респондентов.

Заметим, что "ручное" написание команды в данном случае требует особой внимательности, так как диагностика ошибок в этой команде сделана здесь не на высоком уровне.

 

Глава 3. Процедуры получения описательных статистик и таблиц сопряженности

Процедуры статистического анализа и описания распределений снабжены обычно таким множеством подкоманд, задающих разнообразные режимы работы и параметры, что текст подсказки по соответствующим командам напоминает новогодние елки, обвешанные игрушками. Поэтому команды для выполнения этих процедур удобнее формировать в диалоговых окнах, которые позволяют успешно их формировать практическт без знания синтаксиса команд. Ниже приведены образцы применения команд преимущественно с указанием лишь основных параметров. Как мы уже отметили, потребность в пакетном режиме использования статистических процедур возникает, когда приходится многократно повторять расчет, корректируя лишь параметры.

Для первичного анализа данных обычно достаточно процедур реализучемых следующими командами:

FREQUNCIES - получение распределений;

DESCRIPTIVES - одномерные описательные статистики;

EXPLORE (EXAMINE) - одномерные описательные статистики в группах объектов;

CROSSTABS - таблицы сопряженности;

MEANS - средние;

MULTIPLE RESPONSE, GENERAL TABLE - таблицы для неальтернативных признаков.

Эти команды используются преимущестевенно для описания данных. FREQUNCIES, DESCRIPTIVES, EXPLORE (EXAMINE), CROSSTABS, находятся в разделе меню DESCRIPTIVE STATISTICS. MEANS находится в разделе COMPARE MEANS, MULTIPLE RESPONSE и GENERAL TABLE - в Custom Tables.

Характерно, что команда меню EXPLORE в синтаксисе имеет имя EXAMINE.

Команды описания распределений