根据部分名称选择变量
我正在尝试创建对多个数据集执行预测分析的代码。我正在使用Expert Modeler进行流程建模。 预测值保存到SPSS文件后，我要将数据导出到Excel文件。我只想将预测值与LCL和UCL一起导出，而不是原始数据集。 为了能够做到这一点，我正在设置我的数据集的子集。问题是，它们是不是可以在不显式编写整个变量名称的情况下提取变量？例如，代替书写 SAVE TRANSLATE = "Pre
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从 R 中的“标签属性"到 SPSS 中的“变量标签"的信息
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将 SPSS 数据集导入 Python
有没有办法将 SPSS 数据集导入 Python，最好是 NumPy recarray 格式?我环顾四周，但找不到任何答案. 俊 解决方案 也许这会有所帮助:用于 spss sav 文件的 Python 阅读器 + 编写器(Linux、Mac 和 Windows)http://code.activestate.com/recipes/577811-python-reader-writ
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SAS PROC IMPORT Multiple SAV Files - 强制 SPSS 值标签创建唯一的 SAS 格式名称
有时，如果我将多个 SAV 文件导入 SAS 工作库，稍后导入的一个变量会覆盖之前导入的具有相似名称的变量的显示文本(即格式). 我确定这是因为后面的数据集的变量为自定义格式(来自 SPSS 值标签)生成了一个 格式名称，它与来自的 格式名称 相同较早的变量，即使这些变量在 SAV 文件的值标签属性中具有不同的定义. 在自动命名新的自定义格式之前，有没有办法通过在 PROC IMPOR
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如何遍历 SPSS 中的变量?我想避免代码重复
是否有“原生"SPSS 方法来循环遍历某些变量名称?我想要做的就是获取一个变量列表(我定义的)并为它们运行相同的过程: 伪代码 - 不是一个很好的例子，但可以理解... for i in varlist['a','b','c']做频率变量=变量列表[i]/顺序=分析.结尾 我注意到人们似乎只是使用 R 或 Python SPSS 插件来实现这个基本的数组功能，但我不知道我多久可以在我的
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是否有用于打开 SPSS 文件的 Python 模块?
是否有 Python 模块可以打开 IBM SPSS(即 .sav)文件?如果有不需要任何额外 dll 文件/库的最新内容，那就太好了. 解决方案 我发布了一个 Python 包“pyreadstat"，它可以读取 SPSS(sav、zsav 和 por)、Stata 和 SAS 文件.它是 C 库 ReadStat 的包装器，因此速度非常快.readstat是R库Haven后面用到的库，
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创建不同长度的分类变量汇总表
在 SPSS 中，使用“自定义表"创建分类变量汇总表相当容易: 如何在 R 中执行此操作? 首选通用和可扩展的解决方案，使用Plyr 和/或 Reshape2 包，因为我正在尝试学习这些. 示例数据:(mtcars 在 R 安装中) df 附言 请注意，我的目标是将所有内容都放在一个表中，如图所示.我已经挣扎了好几个小时，但我的尝试非常糟糕，以至于发布代码可能不会增加
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重复测量方差分析 - SPSS 与 R 的不同结果
我正在尝试重复运行 - 使用 R 测量方差分析并将其与 SPSS 输出进行比较，结果差异很大！也许我在某处犯了错误，但我无法弄清楚所以一些示例数据:id 是主题.每个主题对三个项目(res_1、res_2 和 res_3)进行一次评分.我想比较一下 item 的整体效果. id 这是我的 SPSS 代码(来自宽格式数据) GLM item_1 item_2 item_3/WSFACTOR=f
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效果与预测功能
我同时试图理解 R 的 predict() 函数和“effects"包 effect() 函数.本质上，我正在运行回归来测试 DV 上两个二分 IV 的相互作用，同时控制两个连续协变量.在我的实际数据集中，交互很重要，所以现在我想绘制交互.因为我的模型中有协变量，所以我应该在控制这些其他变量后绘制均值(即 SPSS 中的估计边际均值).我之前没有在 R 中做过这个，在搜索时我开始期望我应该能够获得
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在 SPSS 中生成语法的语法
我正在尝试构建一个语法来在 SPSS 中生成一个语法，但我遇到了一些问题......我有一个带有元数据的 excel 文件，我想用它来制作一种语法来从中提取信息(像这样，如果我有一个巨大的数据库，我只需要保持 excel 的更新——添加/删除变量，等 - 然后运行语法以提取新语法所需的信息).我还注意到生成的语法总是在 15Mb 左右，这是很多(应用于 500 多行)！由于在不同的计算机和/或配置
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循环遍历SPSS中的项目和求和项目
我有两组变量，称为 ITEM 1 到 ITEM 47，另一组称为 L1 到 L47.我想要做的是计算 Ls 的总和，如果有任何 ITEM#i=1.我写的内容如下: 计算 LSUM=0.环形#i=1 到 47. IF (ITEM(#i)=1) LSUM=LSUM+L(#i).结束循环. 但我收到一条错误消息，指出这些字符与任何现有函数或向量都不匹配.那我该怎么办?您的意见将不胜感激.
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SPSS按行分组并将字符串连接成一个变量
我正在尝试 使用 SPSS 语法将 SPSS 元数据 导出为自定义格式.带有值标签的数据集包含一个或多个变量标签. 但是，现在我想将每个变量的值标签连接成一个字符串.例如对于变量 SEX 组合或分组行 F/Female 和 M/Male 成一个变量 F=Female;M=Male;.我已经使用 Compute CodeValueLabel = concat(Code,'=',ValueLab
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循环遍历 SPSS 宏中的并行列表/数组
我想写一个 SPSS 宏来执行三个操作: 生成自定义表， 清理输出窗口， 导出表. 如您所知，SPSS 宏工具允许使用两种类型的循环:'numeric' like (!do !i = !x !to !y) 和 'list'/'for each'像 (!do !i !in (!1)).我的目标是创建一个调用如下的宏:col v1 v2/"Sheet A" "Sheet B". 以这种
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带有 R Part II 的重量数据
给定的是以下数据框: structure(list(UH6401 = c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1,1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0,0,
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成对相关表
我是 R 的新手，所以如果这是一个简单的问题，我深表歉意，但是我今晚做了很多搜索，似乎无法弄清楚.我有一个包含大量变量的数据框，我想做的是创建一个这些子集之间的相关性表，基本上相当于 Stata 中的“pwcorr"，或“相关性"SPSS.对此的一个关键是，我不仅想要 r，而且还想要与该值相关的重要性. 有什么想法吗?这看起来应该很简单，但我似乎想不出什么好方法. 解决方案 Bill
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SAS PROC IMPORT 多个 SAV 文件 - 强制 SPSS 值标签创建唯一的 SAS 格式名称
有时，如果我将多个 SAV 文件导入到 SAS 工作库中，稍后导入的一个变量会覆盖先前导入的具有相似名称的变量的显示文本(即格式). 我已经确定这是因为后一个数据集的变量为自定义格式(来自 SPSS Values Labels)生成了一个格式名称，它与来自的格式名称相同较早的变量，即使这些变量在 SAV 文件的“值标签"属性中具有不同的定义. 在自动命名新的自定义格式之前，有没有办法通
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如何通过另一个变量加权我的变量?
在 SPSS 中，我可以通过使用“weights_by"来选择一个我想用于加权其他变量的变量. 为了我的学习，我现在必须使用 Rstudio.当我执行上述操作并在 R 中打开它时，它们的权重将消失.那么我如何在 R 中做到这一点? 类似于: "weights(pspwhgt)" (没有"") 对我不起作用... 我完全是初学者.我有我的可变性别，我想用我的另一个变量 pspwhgt
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SPSS:比较多个模型的回归系数
假设我将房屋价格作为因变量，将以下作为自变量: 年龄 面积 地板 步行到最近的火车站所用的时间 (time_walk) 乘坐火车从最近的车站到 CBD 车站的通勤时间 (time_train) 有没有办法比较 time_walk 给定不同范围的 time_train 的系数.从本质上讲，我想要实现的是调查人们是否对步行的价值有所不同，因为地铁旅行时间发生了变化. 模型 A
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Ruby 中的数字运算(需要优化)
Ruby 可能不是这方面的最佳语言，但我对在我的终端中使用它感到很舒服，所以这就是我要使用的. 我需要处理从 1 到 666666 的数字，所以我将所有包含 6 但不包含 7、8 或 9 的数字标记出来.第一个数字将是 6，下一个数字将是16，然后是 26 等等.然后我需要它像这样打印 (6=6) (16=6) (26=6) 并且当我有像 60 到 66 我需要像 (60 THRU 66=6
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将 SPSS 元数据变量标签、值标签、数据类型等导出到自定义文本文件
我们有一个很大的 SPSS 文件，它有 5MB，有大约 1400 个变量.我们正在将所有内容迁移到数据库，为了配置表格和表单等，我们需要 SPSS 文件中的元数据，但采用特定的自定义格式. 所以如果变量视图是这样的: +--------+------------------+---------+--------+-----------+----------------+|姓名 |标签 |类
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