SPSS中的3路CROSSTABS

Question

我在SPSS中有一些数据，我想以特定方式进行格式化，但似乎找不到在文档中执行此操作的方法。

对于变量SESSION内的变量SPEAKER的每个值，我有10个问题响应Q1到Q10组成的数据，Q1到Q10。例如，每个会话最多可以有五个发言者，因为对于会话1，我可能会在Q1到Q10中为发言者1和发言者2提供数据，但对于其他发言者则没有。原始数据看起来是这样的：

 
001ABC   D   E   

所以这是会话001音箱A到E，其中A和B具有数据（Q1到Q10，每一个栏），其余则没有。请注意，Q1到Q10只有四个响应，下面我会标记这些R1，R2，R3和R4。希望这是比你需要更多的细节。

我要生成每个会话一个表看起来是这样的：

 
Session 001 
    Question | Speaker 1 | Speaker 2 | Speaker 3 | Speaker 4 | Speaker 5 
     R1  10   15   0   0   0 
    Q1 R2  9   4   0   0   0 
     R3  0   1   0   0   0 
     R4  2   0   0   0   0 
    --------------------------------------------------------------------- 
     R1  ... 
    Q2 R2  ... 
     R3  ... 
     R4  ... 

的文件似乎表明，

 
CROSSTABS Q1 TO Q10 BY SPEAKER BY SESSION 

会做我想做的，但事实并非如此。关于如何获得理想结果的任何想法？

ETA：对于任何可能有帮助的人，这里是我使用的实际语法，更改一些细节以删除我们客户的识别信息。

 
set printback=no. 
set width = 80/highres = off. 
TITLE 'Speaker Evaluations'. 

INPUT PROGRAM. 
FILE HANDLE IN /NAME='C:\Documents and Settings\gworley\Desktop\Surveys\hrfse\hrfse.sdf' . 
DATA LIST FILE=IN FIXED RECORDS=1 /1 BATCH 1-3. 
REPEATING DATA STARTS=4/OCCURS=5 
    /DATA= SPEAKER 1 (A) Q1 TO Q10 2-11. 
END INPUT PROGRAM. 

VARIABLE LABLES 
SPEAKER "Speaker"/
Q1 "Speaker's knowledge of the subject"/
Q2 "Speaker's effectiveness in communicating information"/ 
Q3 'The usefulness of the information presented'/ 
Q4 "Speaker's response to audience questions"/ 
Q5 'The pace of this course or panel'/ 
Q6 'Clarity and organization'/ 
Q7 'Focus on up-to-date issues'/ 
Q8 'Overall session rating'/ 
Q9 "Would you recommend this speaker for next year's conference"/ 
Q10 'Did this speaker try to sell their services'/. 


Missing values Q1 to Q8 (4 thru high)/ 
      Q9 to Q10 (2 thru high). 

VALUE LABELS 
SPEAKER 'A' 'Speaker 1' 'B' 'Speaker 2' 'C' 'Speaker 3' 'D' 'Speaker 4' 'E' 'Speaker 5'/
Q1 to Q8 0 'Poor' 1 'Fair' 2 'Good' 3 'Excellent'/
Q9 to Q10 0 'No' 1 'Yes'. 

FREQUENCIES VARIABLES=Q1 to Q10/STATISTICS=ALL. 
CROSSTABS 
    /TABLES=Q1 to Q10 BY SPEAKER BY BATCH 
    /CELLS= COUNT COLUMN . 

Answer 1

首先，我认为你的原始数据结构不好，可以被SPSS读取。为了阅读它，我在每位发言者前添加了会议n°。

我尝试以下语法文件：

// "3wayCrosstab.txt" = 001A231001B2102320232001C2132021203001D1122330010001E0232120121 
FILE HANDLE W3 
    /NAME="3wayCrosstab.txt" 
    /MODE=IMAGE 
    /LRECL=14. 

DATA LIST FILE=W3 
    /SESSION 1-3 (A) SPEAKER 4 (A) Q1 5 Q2 6 Q3 7 Q4 8 Q5 9 Q6 10 Q7 11 Q8 12 Q9 13 Q10 14 

VALUE LABELS Q1 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q2 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q3 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q4 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q5 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q6 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q7 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q8 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q9 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 
VALUE LABELS Q10 0 "R1" 1 "R2" 2 "R3" 3 "R4" 

VALUE LABELS /SPEAKER "A" "Speaker1" "B" "Speaker2" "C" "Speaker3" "D" "Speaker4" "E" "Speaker5" 

CROSSTABS /TABLE=Q1 TO Q10 BY SPEAKER BY SESSION. 

我得到这个：

2.2(2) CROSSTABS. Q1 by SPEAKER by SESSION [count]. 
    #=======================#============================================#========# 
    # SESSION   #     SPEAKER     |  # 
    #      #--------+--------+--------+--------+--------+  # 
    #      Q1#Speaker1|Speaker2|Speaker3|Speaker4|Speaker5| Total # 
    #-----------------------#--------+--------+--------+--------+--------+--------# 
    #  001 R1   #  1.0|  .0|  .0|  .0|  1.0|  2.0# 
    #   R2   #  .0|  .0|  .0|  1.0|  .0|  1.0# 
    #   R3   #  .0|  1.0|  1.0|  .0|  .0|  2.0# 
    #   Total  #  1.0|  1.0|  1.0|  1.0|  1.0|  5.0# 
    #=======================#========#========#========#========#========#========# 

    2.3 CROSSTABS. Q2 by SPEAKER by SESSION [count]. 
    #=======================#============================================#========# 
    # SESSION   #     SPEAKER     |  # 
    #      #--------+--------+--------+--------+--------+  # 
    #      Q2#Speaker1|Speaker2|Speaker3|Speaker4|Speaker5| Total # 
    #-----------------------#--------+--------+--------+--------+--------+--------# 
    #  001 R2   #  .0|  1.0|  1.0|  1.0|  .0|  3.0# 
    #   R3   #  1.0|  .0|  .0|  .0|  1.0|  2.0# 
    #   Total  #  1.0|  1.0|  1.0|  1.0|  1.0|  5.0# 
    #=======================#========#========#========#========#========#========# 
...