spss合并excel,电子表格SPSS合并文件

1. SPSS合并文件

合并变量是合并数据的一种方法，比如我今天给被试测量几个变量，过几天再测了几个变量，这些数据合并在一起就是合并变量，这不是将case合并，这是关键，下面我来演示一下这个过程。

1.打开spss以后，先要打开第一个要合并的数据，然后合并变量如图所示，在菜单栏上执：data--merge file--addvariable。

2.打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件。

3.找到要合并的第二个文件，然后点击open。

4.回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置。

5.在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量以后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。

6.要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，因为我们的关键变量是id，这个id在new active dataset中，先选中id，然后点击如图所示的按钮，让id变为排除变量。

7.接着在排除变量中，选中id，点击如图所示的按钮，将其添加到关键变量中。

8.点击ok按钮，开始合并变量，一般会弹出警告框，点击ok即可。

2. spss合并文件的操作步骤

问卷星上的资料可以直接点击统计页面当中的sps就可以合并了，因为问卷星已经连接了spss

3. spss合并文件添加个案

Spss的两个频率表是可以合并的，通过设置里重新合并数据即可。

4. spss合并文件添加个案没有匹配

一、造成多重共线性的原因

多重共线性问题就是说一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化。如果各个自变量x之间有很强的线性关系，就无法固定其他变量了，就找不到x和y之间真实的关系了。通俗地讲共线性是指，自变量X（解释变量）影响因变量Y（被解释变量）的时候，多个X之间本身就存在很强的相关关系，即X之间有着比较强的替代性，因而导致共线性问题。

二、多重共线性的检验

回归分析时，直接查看VIF值，如果全部小于10（严格是5），则说明模型没有多重共线性问题，模型构建良好；反之若VIF大于10说明模型构建较差。也可以直接做相关分析，如果某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，也有可能出现很强的共线性问题。

三、解决方法

共线性问题共有以下五种解决办法：1. 手动移除出共线性的自变量先做下相关分析，如果发现某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，则移除掉一个自变量（解释变量），然后再做回归分析。但此种办法有一个小问题，即有的时候根本就不希望把某个自变量从模型中剔除，如果有此类情况，可考虑使用逐步回归让软件自动剔除，同时更优的办法可能是使用岭回归进行分析。

2. 逐步回归法让软件自动进行自变量的选择剔除，逐步回归会将共线性的自变量自动剔除出去。此种解决办法有个问题是，可能算法会剔除掉本不想剔除的自变量，如果有此类情况产生，此时最好是使用岭回归进行分析。

3. 增加样本容量增加样本容量是解释共线性问题的一种办法，但在实际操作中可能并不太适合，原因是样本量的收集需要成本时间等。

4. 岭回归上述第1和第2种解决办法在实际研究中使用较多，但问题在于，如果实际研究中并不想剔除掉某些自变量，某些自变量很重要，不能剔除。此时可能只有岭回归最为适合了。岭回归是当前解决共线性问题最有效的解释办法，但是岭回归的分析相对较为复杂，后面会提供具体例子，当然也可以参考SPSSAU官网岭回归说明。

5. 利用因子分析合并变量共线性问题的解释办法是，理论上可以考虑使用因子分析（或者主成分分析），利用数学变换，将数据降维提取成几个成分，即把信息进行浓缩，最后以浓缩后的信息作为自变量（解释变量）进入 模型进行分析。此种解释办法在理论上可行，而且有效。但实际研究中会出现一个问题，即本身研究的X1,X2,X3等，进行了因子分析(或主成分）后，变成成分1，成分2类似这样的了，意义完全与实际研究情况不符合，这导致整个研究的思路也会变换，因而此种办法适用于探索性研究时使用，而不适合实际验证性研究。

四、处理原则

1.多重共线性是普遍存在的，轻微的多重共线性问题可不采取措施。

2.严重的多重共线性问题，一般可根据经验或通过分析回归结果发现。如影响系数符号，重要的解释变量t值很低。要根据不同情况采取必要措施。

3.如果模型仅用于预测，则只要拟合程度好，可不处理多重共线性问题，存在多重共线性的模型用于预测时，往往不影响预测结果。

上述说明中，最终岭回归是处理共线性问题最优的解释办法。下面以一个案例来讲述岭回归的具体分析处理，岭回归通过引入k个单位阵，使得回归系数可估计；单位阵引入会导致信息丢失，但同时可换来回归模型的合理估计。

五、SPSSAU中的应用

在SPSSAU（网页版SPSS）上，用户可以根据以上解决方法完成分析，并且系统会针对用户数据智能化分析，给出分析建议及规范化分析结果。

5. spss合并文件后没有数据

spss的变量数据包扩展有许多横纵坐标参数，要将几个选项整合到一起就必须拆解VHU的函数

6. spss合并文件横向合并

1、如果是一大类包含小类，建议将大类分别取名，如A,B,C,D（根据你的要求了）,小类分别为A1,A2,A3,等（根据需要了），不过计算时，可能不会像EXCEL那样哦，只是为了让你自己更加清楚罢了；如果要合并为一个个维度的话，可以采用下面的方法哦：

2、如果是多个题目合并成一类,在数据－－compute data---将你要合并成的新变量取名，将要合并的数据按你定义的标准累加，或其他方法，或累加后求平均（这里面是可以用数学符号计算的）等，那样就可以了

7. spss合并文件的两种方式

直接使用SPSSAU一键搞定虚拟变量：

第一步：找到【数据处理】中的【生成变量】

第二步：点中要进行设置的标题，点击‘确定处理’即可

附上哑变量的相关理论知识：

SPSS在线_SPSSAU_哑变量_虚拟变量

和

SPSSAU官网地址：

SPSSAU-在线SPSS分析软件

8. spss合并文件后为什么少了数据

把多个指标合并成一个变量，通常有两种做法：

一、计算平均值

针对问卷量表数据，同时几个题表示一个维度。比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过

SPSSAU

此种处理方法简单易懂，使用广泛，但有的时候不能直接求平均值，所以只能使用第二种处理办法。

二、使用因子分析或主成分分析进行降维，利用因子得分（或主成分得分）浓缩信息

第2种方法常见于数据出现共线性，或者不能求平均值的时候使用。

此种办法完全是从数据角度出发，将信息进行浓缩提取成关键因子。当确认因子与题项对应关系良好后，则可结合因子与题项对应关系，将题项浓缩成几个因子，保存“因子得分”，并对因子进行命名。因子得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等。具体操作可查看SPSSAU

因子分析帮助手册

更多分析方法操作介绍可登陆SPSSAU官网进行查看。

SPSSAU-在线SPSS分析软件

9. spss合并文件添加变量

1、打开spss以后，先要打开第一个要合并的数据，再合并变量如图所示，在菜单栏上执行：data--merge file--addvariable。

2、打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件。

3、找到要合并的第二个文件，再点击open即可。

4、回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置。

5、在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量以后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。

6、要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，因为我们的关键变量是id，这个id在new active dataset中，先选中id，点击如图所示的按钮，让id变为排除变量。

7、接着在排除变量中，选中id，点击如图所示的按钮，将其添加到关键变量中。

8、点击ok按钮，即可开始合并变量。

10. spss合并文件的命令包括

有两种方法：

一、使用SPSS软件中的COMPUTE VARIABLE这个功能，生成一个新的变量百，这个新变量的计算公式为：度A=(A1+A2+A3+A4)/4，也就是所谓的加总再平均。这样得出来的知值就可以用来拿去作回归分析了。

二、使用SPSS软件中的“降维”功能（Dimension Reduction），在里面的“SAVE”的选项框中勾选道SAVE AS VARIABLE(不太记得具体的名称了专)，然后会自动生成新的变量，这个新的变量就是所谓的因子得属分，直接拿因子得分就可以进行后续的回归分析

11. spss合并文件怎么空着

spss在表格中将两个变量按照数据函数分列侯，在用重组分类来J进行分组