Berechnen Sie Spss In Stata Forex

Ich habe eine SPSS-Datendatei, die ich versuche zu reduzieren. Jedoch werden die Daten, die zusammen gehören, in mehreren Spalten verbreitet. D. h. Ich habe eine Zeile pro Thema, aber jedes Thema hat mehrere verschiedene Bedingungen sowie Verfahren. Die Bedingungen sind in den Spalten condition1. Condition2 etc. Die Prozeduren sind in Zeilen Prozedur1. Prozedur2 etc. Die Werte (Reaktionszeiten) sind in Spalten Reaktionszeit1. Reaktionszeit2. Jetzt möchte ich den Durchschnitt aller Reaktionen mal für jede Person, wo die Bedingung und das Verfahren ist die gleiche ist zu berechnen. Also, wenn conditionx ist das gleiche wie conditiony und procedurex ist das gleiche wie procedurey Ich möchte den Durchschnitt über all diese Elemente Reaktionszeit und Reaktionszeit bekommen. Wie kann ich dies mit SPSS Ich weiß leicht, wie man Berechnungen von Durchschnittswerten im Allgemeinen, aber in diesem Fall muss ich nur eine Teilmenge der Zeilen auf der Grundlage der Bedingungen auswählen, und ich weiß nicht, wie dies zu tun. Die IDRE Statistical Consulting Group wird die Migration der Website zum WordPress CMS im Februar, um die Wartung und die Schaffung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben SPSS Learning Module Verwenden von SPSS-Funktionen zum Erstellen und Umkodieren von Variablen 1. Einführung SPSS bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie zum Erstellen und Umkodieren von Variablen verwenden können. Wir werden drei Arten von Funktionen erforschen: mathematische Funktionen, Zeichenfolgenfunktionen und Zufallszahlenfunktionen. Diese Funktionen haben die gleiche allgemeine Syntax: functionname (argument1, argument2, etc.) Wir werden einige Funktionen mit Hilfe der folgenden Datendatei mit Namen veranschaulichen. X. Test1. Test2. Und test3. Die Ausgabe des LIST-Befehls wird unten gezeigt. Die Variable x verwendet -999, um fehlende Werte anzuzeigen, und test1. Test2 und test3 verwenden -99, um fehlende Werte anzuzeigen. Im Folgenden berichten wir SPSS über diese fehlenden Werte und listen die Daten erneut auf. Die Ausgabe wird unten gezeigt. Beachten Sie, dass die Daten wirklich nicht anders aussehen, nachdem wir die fehlenden Werte definiert haben. Aber, wie wir unten sehen werden, weiß SPSS, diese Werte als fehlt zu behandeln, anstatt sie zu behandeln, als wären sie -99 und -999. 2. Mathematische Funktionen Jetzt können einige grundlegende mathematische Funktionen versuchen. Die trunc-Funktion (short für truncate) nimmt eine Zahl an und wandelt sie in eine ganze Zahl (integer) um, indem sie alle Dezimalstellen entfernt, z. B. 6.99 und 6.49 zu 6. Die rnd-Funktion (kurz für runde) Runden Zahlen auf die nächste ganze Zahl mit herkömmlichen Rundungsregeln, zum Beispiel 6,99 würde 7, aber 6,49 würde 6 werden. Die Ergebnisse unten sind, wie wir erwarten würden. SPSS hat andere mathematische Funktionen. Im Folgenden zeigen wir Funktionen für die Quadratwurzel (sqrt), natürliches log (ln), log auf der Basis 10 (lg10) und exponential (exp). Beachten Sie, dass die sqrt. Ln und lg10-Funktionen funktionieren nicht mit negativen Zahlen (zum Beispiel können Sie nicht nehmen die Quadratwurzel einer negativen Zahl). SPSS wird in solchen Fällen fehlende Werte erzeugen, wie wir unten sehen werden. Die Ergebnisse sind unten gezeigt. Wir haben erwartet, dass SPSS fehlende Werte für xsqrt generiert. Xln und xlg10, wenn x negativ war, und wir sehen unten, dass diese Werte als ein einziger Dezimalpunkt angezeigt werden. Dies ist die Art und Weise, dass SPSS zeigt ein System fehlenden Wert. Auch sehen wir, dass xsqrt. Xln. Xlg10 und xexp wurden alle System fehlende Werte zugewiesen, wenn x -999 war. Die Ergebnisse enthalten auch Warnungen wie die unten gezeigte. Die unten stehende sagt uns, dass Sie nicht nehmen kann die Quadratwurzel einer negativen Zahl und dass SPSS wird das Ergebnis auf das System fehlenden Wert gesetzt. 3. Statistische Funktionen SPSS hat auch statistische Funktionen, die auf einer oder mehreren Variablen arbeiten. Zum Beispiel möchten wir vielleicht den Durchschnitt der drei Testergebnisse berechnen. SPSS hat die MEAN-Funktion, die das für Sie tun kann, wie unten gezeigt. Wir sehen die Ergebnisse unten. Beachten Sie, dass SPSS den Mittelwert der nicht fehlenden Werte berechnet hat. Für Samuel Adams bedeutete das, dass sein Durchschnitt das gleiche war wie seine Punktzahl auf test2, da dies der einzige nicht fehlende Wert war. Wir könnten SPSS sagen, um jemandem einen fehlenden Wert zu geben, wenn sie weniger als 2 gültige Testergebnisse mit der mean.2-Funktion haben. Ebenso könnten wir SPSS sagen, dass wir wollen, dass das Mittel fehlt, wenn eine der Partituren fehlen würde, indem wir die Funktion mean.3 verwenden. Diese sind unten dargestellt. Wie Sie unten sehen, fehlt avg2 für Samuel Adams, und avg3 fehlt auch für Samuel Adams und Chris Adraktas, weil sie beide fehlende Testergebnisse hatten. Zusätzlich zu der mittleren Funktion hat SPSS auch eine Summe. Sd Abweichung. Min und max Funktionen. 4. String-Funktionen Jetzt können einige der SPSS-String-Funktionen zu illustrieren. Darunter erstellen wir den Namen, der in Großbuchstaben umgewandelt wird, lo, der der Name in Kleinbuchstaben umgewandelt wird, und Sub, der das dritte bis achte Zeichen im Personennamen sein wird. Beachten Sie, dass wir zuerst den String-Befehl verwenden mussten, um SPSS mitzuteilen, dass lo und sub String-Variablen sind, die eine Länge von bis zu 14 Zeichen haben. Hätten wir den Zeichenfolgenbefehl ausgelassen, wären diese als numerische Variablen behandelt worden, und wenn SPSS versucht, den numerischen Variablen einen Zeichenwert zuzuweisen, wäre ein Fehler aufgetreten. Wir erstellen auch len, die die Länge der Namensvariable ist, und len2, die die Länge des Personennamens ist. Die Ergebnisse sind unten gezeigt. Die Ergebnisse für up lo sub alle, wie wir erwarten würden. Das Ergebnis für len kann ein wenig verwirrend sein. Die Variable len bezieht sich nicht auf die Länge des Personennamens, sondern bezieht sich auf die Länge des Variablennamens. Wenn wir die Daten lesen, haben wir den Namen (A14) für den Namen eingegeben, wobei die Variable eine Länge von 14 hat und deshalb len immer 14 ist. Im Gegensatz dazu benutzt len2 die rtrim-Funktion, um überschüssige Leerzeichen zu entfernen Die Länge davon. Am Ende gibt len2 die Länge des Personennamens zurück, z. B. hat John Smith eine Länge von 10. Verwenden Sie SPSS string-Funktionen, um den Vor - und Nachnamen aus der Namensvariablen zu erhalten. Wir beginnen mit der Indexfunktion, um die Position des ersten Leerzeichens im Namen zu bestimmen. Wir verwenden dann die Substr-Funktion, um den Teil des Namens zu extrahieren, bevor der Leerzeichen als erster Name und der Teil nach dem Leerzeichen der Nachname ist. Die Ergebnisse zeigen, dass dies erfolgreich war. Zum Beispiel für John Smith, extrahiert die substr-Funktion den ersten Namen, indem sie die Teilzeichenfolge vom 1. bis 4. Zeichen des Namens. Und den Nachnamen mit dem 6. Zeichen und weiter. 5. Zufällige Zahlen-Funktionen Zufallszahlen sind nützlicher, als man sich vorstellen könnte, sie werden in Monte Carlo-Studien weit verbreitet, aber sie werden auch häufig in vielen anderen Situationen verwendet werden. Wir werden zwei der SPSSs zufällige Zahlenfunktionen gleichmäßig (n) - erzeugt Eine Zufallszahl, die 0 oder größer und kleiner als n aus einer gleichmäßigen Verteilung ist. Rv. binomial (n, p) - erzeugt einen Wert aus der Binomialverteilung mit n Versuchen und mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit gleich p. Darunter erzeugen wir eine Zufallszahl, die größer oder gleich 0 ist, aber kleiner als 1. Wir sehen die Ergebnisse unten. Darunter erzeugen wir eine Zufallszahl, die größer oder gleich 0, aber kleiner als 10 ist. Die Ergebnisse sind nachstehend dargestellt. Im folgenden Beispiel wird eine ganze Zahl (ganzzahlig) von 1 bis 100 erzeugt. Die trucn-Funktion wird verwendet, um das Ergebnis in eine ganze Zahl von 0 bis 99 zu konvertieren, und dann wird 1 hinzugefügt, um es von 1 bis 100 zu machen , Sind diese Werte ganze Zahlen. Im Folgenden verwenden wir die rv. binomial-Funktion, um einen Münz-Flip zu simulieren. Es ist wie eine Münze Flip, da die Zahl der Versuche ist 1 und die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs ist .5 (wie Spiegeln einer Münze einmal und die Wahrscheinlichkeit, dass es kommen Köpfe ist .5). Lets behandeln eine 1 als kommende Köpfe, und eine 0 als kommende Schwänze. Wie wir unten sehen, bekamen Ben und John einen Kopf, und die anderen erhielten Schwänze. Unten ändern wir die Anzahl der Flips auf 10 und zählen die Anzahl der Köpfe, die jeder bekommt. John bekam die meisten Köpfe (7) und Ben bekam die wenigsten (4). Das nächste Beispiel ändert die Flipflops auf 100. Es setzt auch den Samen für den Zufallszahlengenerator. Das Seed bestimmt die Folge von Zufallszahlen, die erzeugt werden. John bekam die wenigsten Köpfe (49 von 100) und Samuel erhielt die meisten (58 von 100). Wenn wir das Beispiel von oben mit dem genauen gleichen Samen wiederholen. Wir erhalten die gleichen Ergebnisse. Dies ist sehr nützlich für die Möglichkeit, Ergebnisse einer Simulation Studie oder Monte Carlo Stil Studie replizieren. In der Tat, mit dem gleichen Saatgut erzeugen die gleichen Ergebnisse (siehe unten). 6. Zufallszahlenfunktionen, fortgeschritten In den obigen Beispielen verwendeten wir die rv. binomial-Funktion zur Simulation von Münzspiegeln, aber sie gab uns das Endergebnis aller Flips. Vielleicht möchten Sie eine Simulationsstudie durchführen, in der Sie jede der Flips als separate Beobachtung generieren. SPSS kann dies tun, wie wir unten illustrieren. Das obige Programm erstellt 25 Beobachtungen, die jeweils eine Variable namens id haben, die die Testnummer ist, und Cointoss, die entweder 1 oder 0 sein werden. Auch wenn dieses Programm nicht viel Sinn macht, könnten Sie es als Vorlage verwenden Ihre eigene Simulation. Sie können die Anzahl der Tests ändern, indem Sie 25 auf die Anzahl der gewünschten Tests ändern. Sie können die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs ändern, indem Sie den Wert von .5 auf den Wert ändern, den Sie möchten. Oder Sie können eine ganz andere zufällige Zahl generierender Funktion anstelle von rv. binomial wählen Sie wählen könnten Uniform. Die Ergebnisse des Programms oben sind unten gezeigt. 3. Probleme, auf die Sie achten sollten Machen Sie Fehler, wie zB Division durch Null, Quadratwurzel einer negativen Zahl und Log einer negativen Zahl. 4. Weitere Informationen Informationen zu Funktionen finden Sie im SPSS-Befehlssyntax-Referenzhandbuch. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.