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讀取資料• 這筆資料有 5 個觀察值，每一個觀察值代表一個縣市在兩個年度的

選舉結果。為了說明，特別將每一個觀察值分為兩行。深黑部份是第一個觀察值的 id ，以此類推。

• 001 1 TAIPEI 2001 68.17 24.16 31.49• 001 2 TAIPEI 1998 61.21 42.65 29.03• 002 1 YILAN 2001 63.84 31.00 47.76• 002 2 YILAN 1998 59.43 49.43 48.77• 003 1 TAOYUAN 2001 68.53 29.83 34.35• 003 2 TAOYUAN 1998 64.33 47.29 32.27• 004 1 HSINCHU 2001 70.61 31.69 25.56• 004 2 HSINCHU 1998 61.31 57.49 28.29• 005 1 MIAOLI 2001 67.33 39.66 13.63• 005 2 MIAOLI 1998 71.21 51.28 7.61

• 接下來我們用語法來讀取。• DATA LIST FILE='D:\Administrator\My Documents\My

Webs\SHU_PPM\READDATA.TXT' FIXED RECORDS=2

• /1 ID 1-3 COUNTY 7-14 (A) YEAR1 15-18 (A) TURNOUT1 20-24 (2) KMT1 26-30 (2) DPP1 32-36 (2) Q7_1 38-40 (A) Q8_1 42-43 (A)

• /2 YEAR2 15-18 (A) TURNOUT2 20-24 (2) KMT2 26-30 (2) DPP2 32-36 (2) Q7_2 38-40 (A) Q8_2 42-43 (A)

• .• EXECUTE.• FRE ALL.

• 「 DATA LIST FILE 」指的是要 SPSS 讀取下列這個資料檔。「 FIXED 」指的是該資料檔的欄位位置已經指定好，請 SPSS按照指定的欄位讀取。「 RECORDS 」指的是一個觀察值有幾行資料。接下來是「 / 」，隔開上述的指令。後面的「 1 」指的是第一行資料。「 ID 」指的是第一個變數名稱，「 1-3 」指的是其欄位位置是從第一個字元到第三個字元。

合併資料• 分別讀兩個文字檔然後存為 SAV 檔• *Readdata_2005.• DATA LIST FILE='D:\Administrator\My Documents\My Webs\SHU_PPM\co

unty_2005.TXT' • /ID 1-3 COUNTY 7-14 (A) YEAR1 15-18 (A) TURNOUT1 20-24 (2) KMT1 2

6-30 (2) DPP1 32-36 (2) Q7_1 38-40 (A) Q8_1 42-43 (A).• SAVE OUTFILE ='D:\Administrator\My Documents\My Webs\SHU_PPM\co

unty_2005.SAV' .• EXE.• *Readdata_2009.• DATA LIST FILE='D:\Administrator\My Documents\My Webs\SHU_PPM\co

unty_2009.TXT' • /ID 1-3 COUNTY 7-14 (A) YEAR2 15-18 (A) TURNOUT2 20-24 (2) KMT2 2

6-30 (2) DPP2 32-36 (2) Q7_2 38-40 (A) Q8_2 42-43 (A).• SAVE OUTFILE ='D:\Administrator\My Documents\My Webs\SHU_PPM\co

unty_2009.SAV' .• EXE.

以新增變數合併資料• MATCH FILES /FILE=*

• /FILE='D:\Administrator\My Documents\My Webs\SHU_PPM\county_2009.SAV'

• /RENAME (COUNTY ID = d0 d1)

• /DROP= d0 d1.

• EXECUTE.

• 「 RECODE 」指的將變數重新編碼，可以編成另一個新變數，也可以將舊變數完全覆蓋，視我們要不要保留被編碼的變數。以上面的例子，是編成一個新變數。「 DENSITY 」是要重編的變數，而「 1000 THRU 2000=2 」表示從 1000 到2000 的數值都將變成 2 ，另外「 1 THRU 999=1 」就是從 1 到 999 的數值都將變成 1 。如果不怕麻煩，也可以一一輸入要重編的數值。「 1759= 」、「 217=1 」等等。更快的方法是「 1000 THRU HIGH=2 」、「 LOW THRU 999=1 」。

• 「 RECODE 」還有一種用法，就是一次重編好幾個變數。以我們的資料為例，若要 RECODE「 KMT1 」、「 KMT2 」，我們可以寫成：

• RECODE KMT1 KMT2 (20 THRU 25=1) (26 THRU 30=2) (31 THRU 35=3) (35 THRU 40=4) (ELSE=5).

• 「 ELSE 」指的是其他的數值一律歸為某個數值。要注意不要把不該歸的數值併到其他了。

• 「 COMPUTE 」命 SPSS 產生一個新變數，而這個新變數叫「 NKMT1 」，是「 KMT1 」除以 100 。特別注意等號左邊是新變數，右邊才是舊變數。加號是「 + 」、減號是「 - 」、乘號是「 * 」

• 邏輯還可以加條件，就是用「 AND 」、「 OR 」來控制新變數的數值。比方說我們要建立一個新變數「 GROUP 」來分類地區，當「 DENSITY 」大於等於 1000 時，而且投票率大於等於 65% 時，定義為類型一，其他為類型 0 。

• COMPUTE GROUP=0.• IF (DENSITY>=1000 AND TURNOUT1>=65) G

ROUP=1.• EXEC.

計數• SPSS 還有一個「計數」的功能，幫我們計

算某個數值出現的次數，做為一個新變數。比方說，我們設計一組問題共有五題，詢問受訪者覺得現在社會上有那些重要的問題，例如環境污染、交通、色情、治安、物價等等，受訪者若覺得嚴重的話就勾選該題。

• 請問您覺得我們的社會問題有以下那些項目？1. 環境污染1. 是□ 2. 不是□ 96. 無法判斷□2. 交通1. 是□ 2. 不是□ 96. 無法判斷□3. 色情1. 是□ 2. 不是□ 96. 無法判斷□4. 治安1. 是□ 2. 不是□ 96. 無法判斷□5. 物價1. 是□ 2. 不是□ 96. 無法判斷□

• 那麼當某位受訪者在某一題選擇例如 96 時，得到的數值就會難以處理。除非我們先將 96 設為遺漏值，不然加總起來並不是一個好辦法。

• 這時我們可以用「計數」，產生三個新變數，而這三個新變數的數值分別表示受訪者回答「是」、「不是」、「無法判斷」的次數。

• COUNT SCORE1=VAR01 VAR02 VAR03 VAR04 VAR05 (1).

作業 2

• 請將選民資料中的 Q4, Q5, Q6 視為 1 到 4的分數，進行分析

• 請適當地合併性別資料的 i7, i8 並且分析其分佈

• 請以性別資料的 d 題組中選擇若干題目練習 count 分析