特别提醒:
1.数据集变量名不要含有空格或符号如括号、顿号等
2.支持10 M 以内的的各种格式数据集
3.数据导入前,不妨阅读下关于数据集格式的介绍

表格内容:

一、基本情况

本平台数据导入格式为csv、excel、rds,也包括常见的SPSS软件格式、SAS软件的数据格式,数据集大小不超过10M.

Excel格式的数据集可自建,也可基于SPSS导出

CSV格式一般可以从excel导出或者基于SPSS导出;

初学者我建议从SPSS导出,因为SPSS具有固定的数据集格式,而EXCEL没有.

二、对数据集格式的要求

无论是CSV,还是excel格式,它的格式基本是相同的!

1.首行是变量名,一般是英文或者拼音,不建议用汉字,更不要有其它符合例如 (、*、%等。

2.从第二行开始,每一行都代表着一个研究对象的所有变量信息。

3.每一列都代表所有人一个变量的变量值

4.一般建议,CSV和excel中的变量值,建议用数字表示,比如男性=1,女性=2;血型(1、2、3、4),这种做法比较灵活,而且可以保证数据集在各统计软件通行无阻;对于数据集赋值不清者,请列一份变量赋值表

5.缺失值默认处理,一般是空白代替,不要写NA

6.除非特殊字符串(比如姓名),数据库变量值不要出现汉字或者英文字符串,会导致后续分析被卡。

三、如何整理出规范的数据集

如果你是数据分析高手,数据整理方法请自便,我觉得初学者最好将原始数据集导入到SPSS进行整理。

SPSS整理的特点是:

它具有固定的数据集格式、他有一些固定的计算、转换功能,对于初学者是足够用; 不像EXCEL一样不小心修改了数据值而你不知情。

当然我有些时候也会借助EXCEL进行修改。

记住了,SPSS数据集中变量值一般都是数字赋值。






info-light 如果需要转换变量类型 请在上表中进行转换,然后点击开始转换
保存数据


                  

分组批量差异性分析


选择变量后再点击执行分析

下载

1 分析结果

2 统计分析方法

3 结果描述

4 描述示例(英文)


定量数据批量差异性分析


选择变量后再点击执行分析

请选择分组变量
下载

1 分析结果

2 统计分析方法

3 结果描述

4 描述示例(英文)


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