使用 SPSS 和 PASW/变量重编码
此页面展示了如何通过重编码创建新的 SPSS 变量来促进统计分析，即重新映射现有变量的值。
假设您想合并或“折叠”类别，因为某个类别的响应数量太少，无法进行统计分析。
您可以将年龄重编码为序数变量 ageCategory，它只有三个值：29 岁及以下、30-60 岁和 61 岁以上，而不是像在比率量表上那样有 1-100 岁，并且有 100 个选项。
在对变量进行重编码时，通常最好先写下旧变量和新变量的值之间所需的映射，如下表所示。
这里，一个衡量宗教出席频率的变量被用来演示这种技术
| 旧代码 | 新代码 |
|---|---|
| 0=从不 | 1=从不到偶尔 |
| 1=每年不到一次 | 1=从不到偶尔 |
| 2=大约一年一两次 | 1=从不到偶尔 |
| 3=一年几次 | 1=从不到偶尔 |
| 4=大约一个月一次 | 2=相对频繁 |
| 5=每月两到三次 | 2=相对频繁 |
| 6=几乎每周一次 | 2=相对频繁 |
| 7=每周一次 | 2=相对频繁 |
| 8=每周几次 | 2=相对频繁 |
| 9=无答案 | 9=无答案 |
现在是实际执行重编码的时候了。在数据编辑器窗口顶部放下“转换”菜单
点击“重编码为不同变量”，因为选择“重编码为同一变量”会破坏现有变量的值。（您唯一使用它的时间是修复错误的标签时。）
您现在将看到“重编码为不同变量”窗口。从左侧列表中选择源变量，然后点击箭头（然后指向左侧）将变量插入“数值变量→输出变量”框。在这个例子中，变量“attend”被选中进行重编码
现在在“输出变量”框中输入新的变量名称和标签，然后点击“更改”。
现在点击“旧值和新值”。您将看到以下窗口
对于我们顶部表格的每一行，在左侧输入“旧值”，在右侧输入“新值”，然后点击“添加”。这将把它们放入“旧→新”列表中。正如您所看到的，我们的截图显示原始值 0 到 3 已被重编码为“1”。值 4 到 8 在新变量中被重编码为“2”。这些重编码也可以指定为范围，方法是选择“范围”旁边的单选按钮，然后输入源值的范围。
完成操作后，点击“继续”和“确定”。
这将返回您到数据编辑器窗口。在数据视图中，将新变量从最右边一列拖动到左下方，直到它位于其重编码的列旁边。
您可能希望这样做，但最后一步是点击变量视图选项卡，在新变量的“值”单元格中，编辑“值标签”以反映新重编码的值
点击“确定”，您就完成了。
章节由 Megan Hauf 贡献。