Manadata：用于数据管理的SPSS宏

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0.简介

1.下载与(Windows)安装

2.使用

3.引用

0.简介

提供一些用于管理数据的功能，包括自动ID，产生随机数，识别重复个案和缺失个案，随机分组，随机选择个案（可指定分组变量），改变变量格式，有放回的重抽样（Bootstrap）和不放回的重抽样等。最大的特点有二：其一，例如随机选择个案后可以将个案另存至新数据集；其二，提供近40页的教程，包含所有功能的使用细节。

1.(Windows)安装

读者可在公众号左下角通过“资料课程→课件&工具&数据→各类自制工具”进入下载。对SPSS单击鼠标右键，选择“以管理员身份运行”。

通过“扩展”进入“安装定制对话框”

选择“.spd”安装包进行安装。

安装成功后，即会显示该对话框的位置。

 

该对话框在“数据”菜单下。

2.使用

手册中已经包含非常详细的使用过程，此处仅介绍新增的不放回抽样。

无放回抽样（sampling without replacement），与有放回抽样不同，在每个抽取的样本中，个案都不会重复。由于两者的不同，有放回的抽样中，每个样本包含个案数量可以大于原始数据的个案数；但是在无放回的抽样中，每个样本的个案数量一定小于等于原始数据个案数。

使用以下数据进行案例操作（压缩包内有提供）。

在主界面内进入“重抽样”子对话框，开启重抽样，并选择“无放回抽样”。之后，我们需要进行3个设定，包括原始数据的总个案数（此处为“15”）、每个模拟样本包含的个案数量和总共模拟的样本。原始数据总个案数需要根据当前数据集的个案数量进行填写，后两者可自行设定。此处，设定构造9个样本，每个样本包含7个个案。

完成操作后，真正的原始数据将被关闭，并打开名为“raw_data.sav”的数据，这是在原始数据基础上增加了一个ID变量（即“id_resampling”）的数据。

此外，还会打开重抽样构造的新数据集“wor_sample.sav”。该数据集会在原数据集上增加3个新变量。第一个变量为“worsample_id”，表示抽取的样本数量；第二个变量为“worcase_id”，表示每个样本中包含的个案数量；第三个为“id_resampling”，这是与“raw_data.sav”中相对应的变量，表示每个个案的独特编号。由于设定抽取9个样本，每个样本包含9个个案，所以抽取的新数据集个案总数=9*7=63。

3.引用

英文可使用以下引用：

Zongman Qiu. (2020). Manadata: a SPSS macro for data management. https://www.researchgate.net/publication/344362619_Manadata_a_SPSS_macro_for_data_management

中文可使用以下引用：

邱宗满. (2020). Manadata: 用于数据管理的SPSS宏. https://www.researchgate.net/publication/344362619_Manadata_a_SPSS_macro_for_data_management