【统计分析软件SPSS】43、数据抽样

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应用场景

数据分析中，我们常常遇到需要对数据进行抽样的情况，例如：

SPSS的【选择个案】功能提供了灵活的抽样方式，支持随机抽样、条件筛选、分层抽样等场景。

操作步骤

加载【sampling_example.sav】示例数据：

在菜单栏中选择【数据→ 选择个案】选项，打开【计算变量】对话框，进行相应设置。

不同的抽样需求对应不同的设置。下面结合5个场景，逐个拆解操作步骤。

随机抽样是研究中常用的方法，确保样本的代表性。

在打开的【计算变量】对话框中，选择「随机个案样本」，点击「样本」按钮，选择抽样方式，SPSS提供两种随机抽样方式：

①、近似抽样：输入百分比，SPSS随机抽取大约该比例的个案。由于该过程会对每个个案做出独立的伪随机决定，因此所选个案的百分比只能近似于指定的百分比。数据文件中的个案越多，所选个案的百分比就越接近指定的百分比。

②、精确抽样：指定从前N个个案中抽取M个。

在输出栏，可以根据需要选择相应的处理方式。

过滤掉未选定的个案：SPSS会保留所有原始数据，但通过一个名为「filter_$」的新变量（值为1表示选中，0表示未选中）来“隐藏”未选中的个案。后续的所有分析（如描述统计、回归、图表等）仅基于被选中的个案，但原始数据完整保留。该方式为默认选项，也是最推荐的做法。
将选定个案复制到新数据集：选中的个案被复制到一个新数据集中，而原始数据集保持不变。
删除未选定的个案：从数据集中删除未被选中的个案，只保留筛选后的数据。需要注意的是，该操作不可逆，一旦执行且未保存原始文件，原始数据将无法恢复。