1.5.3. Перекодирование переменных

Перекодирование переменных служит для трансформации значений переменных с созданием или без создания новых переменных, а также для автоматического кодирования текстовых переменных для преобразования их к числовому виду.

1.5.3.1. Перекодирование внутри одной переменной

Рекомендуется производить перекодирование значений многовариантных пе­ременных (точнее, наборов дихотомий, как было показано в разделе 1.4.2) сразу после создания базы данных. При этом все пропущенные значения (вариант не отмечено) в таких вопросах следует перекодировать из System Missing в нули. В дальнейшем это позволит использовать данные дихотомические переменные (уже с двумя вариантами ответа: 0 и 1) при проведении статистического анализа (например, при построении перекрестных распределений). Альтернативой обра­ботки многовариантных переменных является формирование серии полноцен­ных одновариантных переменных путем кодирования всех возможных взаимо­действий между вариантами ответа на многовариантный вопрос. Очевидно, что такая методика подходит только для вопросов с небольшим количеством вари­антов ответа.

Перекодирование может осуществляться как внутри одной уже существующей переменной, так и с созданием новой переменной, содержащей перекодированные значения. В последнем случае исходная переменная будет содержать неперекодированные значения, а вновь созданная — перекодированные значения.

Рассмотрим методику перекодирования внутри одной существующей переменной (без создания новой). В качестве примера возьмем случай с многовариантным воп­росом Где Вы обычно покупаете кетчуп?, у которого есть четыре варианта ответа:

1. q2_l — рынки;

2. q2_2 — магазины;

3. q2_3 — палатки;

4. q2_4 — другое.

При этом выбор респондентом данных пунктов закодирован в базе данных как 1, а отсутствие выбора — значением System Missing (отражается символом,). Про­изведем перекодирование отсутствующих значений System Missing в нули.

Вызов диалогового окна перекодировки внутри одной переменной осуществляет­ся при помощи меню Transform ► Recode ► Into Same Variables. Открывшееся диало­говое окно, как и большинство других окон SPSS, в левой области содержит спи­сок всех доступных переменных, а в правой (имеющей метку Variables) — место для помещения перекодируемых переменных. Необходимо особо подчеркнуть, что за один цикл использования диалогового окна Recode into Same Variables можно пе­рекодировать сколько угодно переменных, но только одними и теми же кодами. Иными словами, нельзя в одной переменной нули заменить на единицы, а в дру­гой — шестерки на строки Шесть. Для этого придется сначала перекодировать пер­вую переменную (нули на единицы), а затем вновь вернуться в диалоговое окно Recode into Same Variables, щелкнуть на кнопке Reset и затем ввести данные для пе­рекодировки другой переменной.

В нашем случае мы собираемся перекодировать четыре переменные, имеющие одинаковые унарные шкалы, состоящие всего из одного значения 1. Поэтому в описываемом диалоговом окне можно ввести их одновременно в область Variables (рис. 1.20).

Рис. 1.20. Диалоговое окно Recode into Same Variables

При щелчке на кнопке If вызывается диалоговое окно, по внешнему виду и по функ­циям аналогичное окну Select Cases: If, представленному на рис. 1.16. Из этого окна молено производить перекодирование переменных, помещенных в область Variables, не для всех респондентов, а только для конкретных групп (например, только для мужчин).

В нашем случае мы не будем ставить никаких условий. Щелкните на кнопке Old and New Values, которая открывает диалоговое окно, позволяющее задать перекоди­руемые значения (рис. 1.21). Это окно разделено на две части. В левой можно ука­зать, какие конкретно значения подлежат перекодировке, а в правой — в какие зна­чения они будут перекодированы. Чтобы указать конкретное значение для перекодировки, введите исходное значение в левое поле Value, а конечное значе­ние — в правое поле Value.

Для специальных значений System Missing есть специальный одноименный пара­метр. В нашем примере в левой области диалогового окна выберите пункт System Missing, а в правой — в поле Value введите 0. Далее щелкните на кнопке Add, чтобы добавить указанное сочетание в список перекодировки. (Необходимо особо отме­тить, что значения, не указанные в списке перекодировки, оставляются неизменны.)

Рис. 1.21. Диалоговое окно Old and New Values

После того как были указаны все необходимые варианты перекодирования (в на­шем случае — только один), следует закрыть окно щелчком на кнопке Continue и запустить процедуру перекодирования кнопкой ОК. В исходной базе данных SPSS все значения System Missing в переменных q2_l - q2_4 будут перекодированы в ну­ли, единицы при этом сохранятся.

1.5.3.2. Перекодирование с образованием новых переменных

Рассмотрим теперь другой случай перекодирования переменных, в результате ко­торого исходная переменная остается неизменной, а перекодированные значения отражаются в новой переменной. Данная процедура осуществляется при помощи меню Transform ► Recode ► Into Different Variables. Диалоговое окно Recode into Different Variables (рис. 1.22) аналогично окну Recode into Same Variables (рис. 1.20), только добавлена дополнительная область Output Variable, предназначенная для указания имени (Name) и метки (Label) вновь создаваемой переменной, которая будет содер­жать перекодированные значения.

В качестве примера мы взяли переменную ql6, содержащую ответы на вопрос от­носительно частоты покупок респондентами плавленого сыра. При этом опрошен­ные должны были выбрать один из восьми вариантов:

1. каждый день;

2. 3-4 раза в неделю;

3. 1-2 раза в неделю;

4. 1-2 раза в месяц;

5. реже 1 раза в месяц;

6. 1 раз в полгола:

7. 1 раз в год;

8. затрудняюсь ответить.

После перекодирования мы должны получить переменную ql6_rec, в которой ин­тервалы 1,2 и 3 будут объединены в группу с кодом 1 (Частые покупатели); интерва­лы 4, 5, 6 и 7 — в группу с кодом 2 (Редкие покупатели); а интервал 8 — в значения System Missing.

Рис. 1.22. Диалоговое окно Recode into Different Variables

 

Введите в соответствующие поля название и метку новой переменной. Обратите внимание, что в описываемом диалоговом окне также есть кнопка условного отбо­ра данных If. Откройте диалоговое окно Old and New Values, щелкнув на одноимен­ной кнопке (рис. 1.23).

Рис. 1.23. Диалоговое окно Old and New Values

 

Это окно напоминает окно, представленное на рис. 1.21, но в нем также содержатся некоторые дополнительные полезные инструменты. По умолчанию значения исход­ной переменной, не указанные в списке перекодировки, не попадают в новую пере­менную. Изменить данное условие по умолчанию можно при помощи параметра Сору old value(s). Также появилась возможность конвертации числовых значений в стро­ковые (параметр Output variables are strings). При этом изменится тип всей новой пе­ременной; следовательно, все исходные значения должны быть перекодированы как

Строковые. Существует и обратная возможность — конвертации строковых значе­ний, похожих на цифры, в числовой вид (например, «5» в 5). Данная возможность реализуется при помощи параметра Convert numeric strings to numbers.

В нашем случае мы при помощи параметра Range перекодировали значения исход­ной переменной — от 1 до 3 — в 1, от 4 до 7 — в 2, а значение 8 — в System Missing. После щелчков в соответствующих диалоговых окнах на кнопах Continue и ОК бу­дет создана новая переменная ql6_rec, содержащая перекодированные по указан­ной схеме значения переменной ql6.

1.5.3.3. Автоматическое перекодирование

Данная процедура предназначена для автоматического кодирования полей анке­ты числовыми значениями типа индекс. В маркетинговых исследованиях эта про­цедура применяется в основном для текстовых полей в тех случаях, когда в анкете есть либо открытые вопросы (являющиеся текстовыми переменными в базе дан­ных), либо варианты ответа Другое с дополнительным полем для указания респон­дентом конкретного варианта.

При выполнении процедуры одинаковые ответы из текстовых полей группируют­ся, и им присваиваются соответствующие коды ответа (например, начиная с 1). Для того чтобы автоматическое перекодирование имело практический смысл, не­обходимо жестко формализовать ответы респондентов в текстовых полях. Если при заполнении анкет допускалась свободная формулировка респондентами сво­их ответов, следует перед вводом анкет в компьютер (или на этапе ввода) пере­формулировать их в соответствии с требованиями формализации. Меньшее количе­ство различных вариантов ответа на открытый вопрос является предпочтительным, так как в дальнейшем при построении распределений большое число категорий трудно читается на графиках и в таблицах. Еще одно существенное требование к ответам респондентов на открытые вопросы — это достаточное количество респон­дентов в каждой группе ответов. Варианты ответов, указанные малым числом оп­рошенных, обычно относятся к варианту Другое.

Диалоговое окно Automatic Recode (рис. 1.24) вызывается при помощи меню Trans­form ► Automatic Recode. В нашем примере мы задавали респондентам вопрос Какие марки глазированных сырков Вы знаете?. После списка основных конкурентов на дан­ном рынке в анкете был вариант ответа Другое (переменная q9_13t), в который за­писывались компании-производители, не вошедшие в данный перечень. Закодиру­ем эти марки числовыми значениями (вместо текстовых полей). Для этого следует перенести из левого списка всех доступных переменных интересующую нас тек­стовую переменную q9_13t в область Variable ► New Name и в соответствующем поле указать новое имя вновь создаваемой числовой переменной q9_13t_n. Затем, что­бы подтвердить преобразование, необходимо щелкнуть на кнопке New Name. В груп­пе переключателей Recode Starting from есть два параметра, позволяющие присво­ить номера вариантам ответа либо по алфавиту, начиная с самого малого значения (Lowest value), либо начиная с конца упорядоченного списка вариантов ответа (Highest value).

После щелчка на кнопке ОК и выполнения указанных преобразований в базе дан­ных будет создана новая числовая переменная (q9_13t_n) с вариантами ответа со­гласно списку перекодировки. Список также выводится SPSS (в окне SPSS Viewer), он показан на рис. 1.25.

Рис. 1.24. Диалоговое окно Automatic Recode

 

 

Рис. 1.25. Список перекодировки

 

Как видно на рисунке, список разделен на три части: слева находятся значения ис­ходной переменной (q9_13t); в среднем столбце расположены коды, под которыми данные текстовые значения представляются в новой переменной (q9_13t_n); пра­вый столбец дублирует левый. Теперь по вновь созданной числовой переменной мож­но строить графики, а также использовать ее в других статистических процедурах.

< Предыдущая		Следующая >