SPSS中怎么使用分箱功能将连续数据离散化？

2022-11-04 首页软件教程《分箱法》相信学过统计学的朋友都会很熟悉。其主要功能是消除噪声数据，同时离散处理连续数据。在开始模型分析之前，我们经常需要使用分箱方法来处理和清理数据。下面就和大家一起来学习一下吧！

spss分箱化在哪里（spss 分箱的作用）

操作方法：

图1 是我们要进行分箱的数据。我们将按照每10岁的标准对年龄列进行分箱。

图1：对于要分箱的数据，点击“转换”中的“可视化分箱”，进入分箱设置界面。

图2：视觉分箱将“年龄”拉入“要分箱的变量”，然后单击“继续”。

图3：拉入要分箱的变量。在图4所示的界面中，我们可以看到总共有34个案例需要扫描。变量值的最大值为67，最小值为22，这意味着要分箱的数据的年龄范围为22 岁到67 岁。

我们将“Binning Variable”中的“age group”填写为新生成的变量，然后点击“Generate Split Point”按钮。

图4：分箱变量根据我们分箱的目的，我们需要每10 岁进行分组，最小的年龄是22 岁。然后我们需要在第一个分割点位置处填写“20”，然后在宽度10处填写“”，此时点击键盘上的Tap键，SPSS会自动生成分割点的值为“ 5”，如图5所示。

这样SPSS就会自动帮我们把20岁到30岁、30岁到40岁、40岁到50岁、50岁到60岁、60岁到70岁的年龄段进行分组，一共5组。

图5：生成分割点后点击“Apply”按钮，返回“Visual Binning”界面。我们可以在图6中的红色框中看到后续的分箱值。标签栏默认为空值。我们可以进行自定义，例如将20的bin标签设置为2。

图6：设置自定义标签，最后单击“确定”按钮开始数据分箱。分箱后的新数据结果如图7所示。生成了新的“年龄组”列，数据处理得非常正确。垃圾箱（例如年龄为27 的行）已正确设置为标签为2 的垃圾箱。

图7：分箱结果以上是使用IBM SPSS Statistic 将演示数据中的年龄指标按照每10 年的标准进行分箱的完整教程。以上演示的是等距分箱，朋友们也可以自己做一下。尝试IBM SPSS Statistic 中的不等分箱。

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