Кодирование переменных

После того как в файл SPSS помещена таблица с данными по исследованию, сле­дует перейти к очередному этапу формирования базы данных — кодированию пе­ременных.

Если данные вводились в SPSS методом импорта, вы увидите только имена пере­менных и их значения. В этом случае кодирование переменных является обяза­тельным шагом и должно проводиться сразу после процедуры импорта. Если для

ввода данных в SPSS использовалась программа Data Entry, все переменные и их значения окажутся, скорее всего, уже закодированными (на этапе генерирования пользовательских форм). При ручном вводе картина может быть такой, как при импорте данных из других источников (если вы предварительно не производили кодирование), либо аналогичной использованию Data Entry. Тем не менее, неза­висимо от способа ввода, на этапе кодирования необходимо произвести ревизию имеющихся переменных и меток их значений — чтобы удостовериться, что в буду­щем при проведении статистического анализа все используемые величины будут названы осмысленными именами.

Основное рабочее окно SPSS (см. рис. 1.1) содержит специальные вкладки для перемещения между видом файла данных (Data View) и таблицы переменных (Variable View). Кодирование переменных осуществляется на вкладке Variable View. Общий вид окна программы после щелчка на вкладке Variable View показан на рис. 1.121.

Если в данную таблицу ввести какую-либо переменную (поле Name), все осталь­ные ее поля будут заполнены автоматически значениями по умолчанию. После импорта данных из другой программы все полученные переменные будут пред­ставлены также значениями по умолчанию (сохранятся только имена переменных). Рассмотрим более детально структуру таблицы Variable View.

Первое поле таблицы Name предназначено для ввода имени переменной, которое должно состоять только из латинских букв и цифр; имя переменной не может на­чинаться с цифры. При импорте данных из другого источника данное поле запол­няется теми значениями, которые были указаны в исходной базе данных. Все ос­тальные поля рассматриваемой таблицы заполняются программой автоматически, причем SPSS сама определяет, к какому типу относится та или иная переменная, а в качестве меток дублирует имена переменных.

Поле Туре служит для указания типа переменной. Установленный по умолчанию тип Numeric можно изменить, установив курсор в данную ячейку и щелкнув на по­явившейся кнопке со значком .... Доступные типы переменных представлены на рис. 1.13. Для некоторых из них (например, Numeric) необходимо задать количе­ство используемых разрядов (или букв — для текстовых переменных) и цифр пос­ле запятой, а для других (например, Date) — шаблон, по которому отражаются зна­чения.

Поле Width служит для указания количества разрядов (для числовых переменных) или букв (для текстовых переменных), если они не были указаны в диалоговом окне указания типа переменной. Следующее поле Decimals позволяет указать ко­личество цифр после запятой для числовых переменных.

Поле Label служит для задания метки переменной. Данное поле важно, так как именно указанные в нем значения появляются на графиках и в таблицах при про­ведении всех видов статистического анализа. В анкетах, используемых при прове­дении маркетинговых исследований, содержатся как одновариантные вопросы (рес­понденты могут указать только один вариант ответа), так и многовариантные (респонденты могут указать несколько вариантов ответа). При этом если однова­риантные вопросы обычно представляются одной переменной, которая может при­нимать столько значений, сколько имеется вариантов ответа, то многовариантные вопросы, как правило, кодируются количеством одновариантных переменных, рав­ным числу вариантов ответа. Каждая такая одновариантная переменная всегда при­нимает только два значения (дихотомии) — отмечено/не отмечено, которые коди­руются соответственно двумя цифрами (обычно 1 и 0). Более подробно схема работы с многовариантными переменными описана в разделе 2.2, мы отметим лишь способ кодирования различных переменных.

Так, при кодировании одновариантных переменных поле Label используется для указания формулировки вопроса анкеты (варианты ответа кодируются в другом поле). При кодировании многовариантных переменных, представленных вариантами ответа, формулировка самого вопроса не отражается в рассматриваемой таб­лице: кодируются только варианты ответа (дихотомические переменные).

Приведем пример. У нас есть одновариантный вопрос Укажите пол респондента — это формулировка данного вопроса, и она отражается в поле Label, а переменной присваивается имя по принципу ql. Формулировка многовариантного вопроса Что для Вас наиболее важно при выборе велосипеда? не будет фигурировать в таблице Variable View. Вместо нее будет указан набор одновариантных дихотомических пе­ременных (по числу вариантов ответа). В поле Label будут указаны названия вари­антов ответа, а в поле Name — имена переменных, кодирующие каждый из вариан­тов ответа (например, переменная q2_l — Цена велосипеда; q2_2 — Качество велосипеда и т. д.).

Поле Missing используется редко, так как не несет существенной смысловой на­грузки. В нем можно указать, какие коды следует исключить из анализа (присвоить им статус System Missing). По умолчанию все отсутствующие значения (пропу­щенные одновариантные вопросы или неотмеченные варианты ответа многовари­антных вопросов) представляются в SPSS как System Missing и отражаются для числовых переменных символом,.

Также при помощи поля Missing можно наглядно продемонстрировать разницу между различными типами пропущенных значений — типа «user missing» (значе­ния, специально пропущенные исследователем) и типа «system missing» (значения, которые в принципе должны были присутствовать, но которых не оказалось в базе данных в связи с причинами случайного характера, — в том числе и динами­чески, не меняя структуры базы данных. Предположим, что для исследования нам нужны только люди с доходом свыше $ 500. Тогда в начале анкеты мы зададим респондентам фильтрационный вопрос (закрытый): Укажите Ваш примерный сред­немесячный доход в расчете на 1 члена семьи. При этом респондент может выбрать один из пяти вариантов ответа:

1. до $500;

2. от $ 500 до $ 1000;

3. от $1000 до $1500;

4. свыше $1500;

5. отказываюсь отвечать.

Очевидно, что для дальнейшего анализа нам подходят только те респонденты, ко­торые указали варианты ответа 2-4. Теперь эти три варианта ответа, которые не­обходимы нам для построения линейных и перекрестных распределений, мы за­носим в поле Values, а оставшиеся два — 1 и 5 — в поле Missing. Два последние варианта исключаются из дальнейшего анализа и будут представляться как значе­ние System Missing. Впоследствии, если мы захотим, например, построить общее линейное распределение по всему фильтрационному вопросу (включая все кате­гории), нужно будет просто убрать два пропущенных (в терминологии SPSS — User Missing) значения из поля Missing и добавить их в поле Values. Поле Columns служит для указания ширины столбца при отображении переменной в окне Data View. Следующее поле Align предназначено для выбора выравнивания значений переменной в столбце: по правому краю (Right), по левому краю (Left) или по центру (Center).

Поле Measure является для SPSS единственной возможностью определить тип шкалы имеющихся переменных: номинальная (Nominal), порядковая (Ordinal) или интервальная (Scale). Как показано далее в разделе 2.5 «Статистический анализ данных», важно знать, к какому типу шкалы относится та или иная переменная в базе данных. От этого во многом зависит выбор используемой статистической про­цедуры. Ниже приведена краткая характеристика трех типов шкалы переменных, используемых в SPSS.

1. Номинальные переменные (Nominal) могут принимать дискретные, не связан­ные друг с другом значения. Вопросы анкеты, кодируемые номинальными пе­ременными, могут быть как закрытыми (с вариантами ответов), так и открыты­ми (с текстовым полем вместо прямого указания вариантов ответа). Например, вопрос анкеты Каких производителей мясных полуфабрикатов Вы знаете? с вариан­тами ответа Царицыно, Черкизовский, Браво и Другое будет закодирован в базе данных SPSS номинальной переменной, так как между вариантами ответа на данный вопрос не существует логического порядка, это просто названия ком­паний-производителей.

2. Особое место среди номинальных переменных занимают переменные, являю­щиеся вариантами ответа на многовариантные вопросы или имеющие только два варианта ответа. Тип шкалы данных переменных называется дихотомиче­ским (Dichotomous). Данным переменным в SPSS отводится особая роль, так

как их варианты ответа могут рассматриваться в статистических процедурах как вероятность выбора одной категории или не выбора другой. В качестве вопросов анкеты дихотомические переменные могут кодировать как открытые, так и закрытые вопросы.

3. Порядковые переменные (Ordinal) кодируют такие закрытые вопросы, вари­анты ответа на которые подчиняются логическому числовому порядку. То есть варианты ответа на такие вопросы представляют собой связанные между собой группы значений. Например, вопрос Как часто Вы покупаете мясные полуфабрика­ты? с вариантами ответа: Чаще раза в неделю, Примерно раз в неделю и Реже раза в неделю — кодируется переменной с порядковой шкалой.

4. Интервальными (Scale) являются переменные, не имеющие выделенных кате­горий. Они содержат числовые данные (например, номер анкеты в базе дан­ных) и кодируют чаще всего открытые вопросы. Интервальные переменные (или другие типы переменных, приводимые к интервальному виду) используются практически во всех статистических процедурах. Они являются основным ре­сурсом для SPSS.