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写在前面:
你会发现很多SCI文章都是做回归分析的,因为自变量不符合正态分布,或者自变量的单位很小,所以不方便从回归的角度阐明Y的估计值的平均值。编辑会建议将自变量x分组为四分位数,分成四组,放入模型中进行分析。此时需要将变量x分成四组,常规操作是分析P25、P50、P75。然后用Recode函数重组,不过那有点傻。让我们看看宋歌是如何一步到位地实现它的。
案例实战
1.案例数据
一组大学生的调查数据,有一个指数肺呼量,现在我要把这个变量按照四分位间距分为四组:
2.按传统方法分组
2.1先计算P25、P50、P75。
2.2结果:可以看到三个分位数的值。
2.3重新编码:生成一个新的变量,分为四组。
3.快速操作
3.1转换-视觉框划分
3.2将肺量放入变量框中进行分框,点击继续。
3.3可视化盒子界面;为box变量重新定义了一个新名称
3.4生成分割点,如下图所示,有3个点,正好分成4个相等的部分:
3.5回到可视化框界面,可以看到已经分组,点击确定
3.6回到数据视图,查看刚才生成的肺体积_1和肺体积_2,发现一致!
在回归分析中,测量x变量往往根据四分位间距分为四组,然后作为等级数据或分类变量带入模型进行分析。但常规操作繁琐,本文采用自动分箱技术快速实现。结果与正常运行一致!和传统方法相比,建议你以后采用这种方法!
可视化宁滨技术有手动输入、等间距、等格、标准差分组四种操作。有兴趣的话自己试试!好了,本期就到这里。我是会说话会说话的统计老师宋师兄!
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