SPSS AUTORECODE 快速教程

本教程将解释 SPSS 的 AUTORECODE 命令，并演示如何在 nominal_strings.sav 数据文件（如下图所示）上正确使用它。我们建议您下载此数据文件，并按照本教程中的步骤进行操作。您可以在此下载数据文件 nominal_strings.sav。

SPSS AUTORECODE - 是什么？

SPSS 的 AUTORECODE 命令可以从字符串变量 (string variable)（SPSS 字符串变量基础）创建一个新的数值变量 (numeric variable)（SPSS 数值变量基础）。字符串值被重新编码为整数数字（1、2、3 等）。然后，每个数字都会获得它所代表的字符串值作为值标签 (value label)。

关于我们的数据文件，请注意在变量视图 (variable view)（SPSS 数据编辑器窗口）中，emot_1 到 emot_5 都是字符串变量。我们现在将使用下面的语法 (syntax)（SPSS 语法）来自动重新编码第一个变量，并检查结果。

SPSS AUTORECODE - 语法示例 1

***1. 从字符串变量 emot_1 创建数值变量 emo_1。***
autorecode emot_1 /into emo_1.

***2. 在后续输出表格中显示值和值标签。***
set tnumbers both.

***3. 检查结果。***
frequencies emo_1.

结果

请注意，在此表格中，字符串值首先按字母顺序排序，然后才分配给数字 1 和 2。

SPSS AUTORECODE - PRINT 子命令

每当您使用 AUTORECODE 命令时，最好能够看到哪些字符串值被转换为哪些数值。我们可以通过简单地添加 PRINT 子命令，让 SPSS 在输出查看器窗口 (output viewer window)（SPSS 输出）中打印此编码方案，如下所示。

SPSS AUTORECODE - 语法示例 2

***在输出查看器窗口中打印编码方案。***
autorecode emot_2
/into emo_2
/print.

结果

请注意，这里有些奇怪：似乎 2 个新值被转换为 3 个新值。发生的情况是，新值 1 表示一个空（零字符）字符串值。在 SPSS 逻辑中，这只是另一个不同的（且有效的）字符串值。

我们可以在数据视图 (data view)（SPSS 数据编辑器窗口）中看到，第二个个案在 emot_2 上确实有一个空字符串值。

SPSS AUTORECODE - BLANKS 子命令

我们刚刚看到 AUTORECODE 命令将空字符串值与非空字符串值同等对待。但是，我们通常将空字符串值视为缺失值 (missing values)（SPSS 缺失值），并且我们希望将它们最后重新编码。我们可以通过添加 BLANKS 子命令来实现这一点，如下面的语法中的步骤 2 所示。在执行此操作之前，我们首先删除所有新变量。

SPSS AUTORECODE - 语法示例 3

***1. 删除所有新变量。***
add files file */keep id to emot_5.

***2. 空字符串应该在新变量中成为缺失值。***
autorecode emot_2
/into emo_2
/blank missing
/print.

结果

SPSS AUTORECODE - GROUP 子命令

此时，请注意我们运行的每个 AUTORECODE 示例都导致了不同的编码方案。但是，当我们仔细查看我们的数据时，我们看到我们的字符串变量主要包含相似的值。这表明这些 5 个问题使用了相同的答案类别。

在这种常见情况下，我们通常希望我们的新变量保持一致编码。也就是说，我们希望在一组变量中具有相同的值标签 (value label)。这可以通过添加 GROUP 子命令来实现，如下所示。

SPSS AUTORECODE - 语法示例 4

***1. 删除所有新变量。***
add files file */keep id to emot_5.

***2. 对所有变量使用相同的编码方案。***
autorecode emot_1 to emot_5
/into emo_1 to emo_5
/group
/blank missing
/print.

结果

请注意，我们基本上通过最后一个命令一次性转换了整个数据文件。但是，有一件事我们不喜欢：值 2 用于“不知道/没有答案”。这没有什么真正的错误，但是这个值位于用于情感表达的值中有点尴尬。

AUTORECODE 没有任何可以规避此问题的选项，但我们现在将提供两种方法来纠正它。

选项 1：基本语法

这里的一个选项是将 2 重新编码 (RECODE)（SPSS RECODE 命令）为 7，然后手动调整值标签。幸运的是，我们可以同时对所有相关变量执行此操作，如下所示。

***1. 将所有新变量的 2 重新编码为 7。***
recode emo_1 to emo_5 (2 = 7).
execute.

***2. 从 2 中删除值标签，并将值标签应用于 6 和 7。***
add value labels emo_1 to emo_5
2 ''
6 '(Blank)'
7 'Don''t know / no answer'.

选项 2：使用值标签工具重新编码

处理“不知道”值的更优雅的选项是使用我们的 SPSS - 使用值标签工具重新编码。安装它后，它可以通过运行以下语法将值 2 和 5 及其值标签交换。

***注意：以下语法仅在安装 SPSS Recode With Value Labels Tool 后运行。***
SPSSTUTORIALS RECODEWITHVALUELABELS
VARIABLES = 'emo_1 to emo_5'
OLDVALUES = '2 5'
NEWVALUES = '5 2'.