您如何在 SPSS 频率输出中包含响应为 0 的类别？答案

【问题标题】：How do you include categories with 0 responses in SPSS frequency output?您如何在 SPSS 频率输出中包含响应为 0 的类别？
【发布时间】：2015-02-12 18:38:44
【问题描述】：

有没有办法显示在 SPSS 频率输出中响应为 0 的响应选项？默认情况下，SPSS 会在频率表输出中忽略至少一个受访者未选择的任何响应选项。我寻找语法驱动的选项无济于事。提前感谢您的任何帮助！

【问题讨论】：

您不能在频率程序中请求它。如果所有预期值都有值标签，则可以在自定义表过程中。
如果您没有自定义表，但您有旧的 Tables 命令（在现代 SPSS 版本中不表示为菜单），您可以通过它来完成。加上下面答案中提供给您的替代方案。
而且，当然，如果您的 SPSS 版本是 17+，您可以进入 Codebook 程序（所有预期值必须有值标签，才能显示）。跨度>
我已经很久没有使用旧的 TABLES 命令了，但是 IIRC 它没有考虑值标签，所以不会出现未表示的值。如果条形图可以，您可以使用图表生成器或 GGRAPH 并查看未表示的值。 GGRAPH 在基地。
@JKP：乔恩，关于TABLES。如果您创建一个具有所有预期值或其中计数为零的变量，并在“频率表”菜单（现在称为比较表）中输入该变量以及分析的变量，您将得到正确的结果。

标签： spss interpretation frequency

【解决方案1】：

它没有显示，因为数据中没有一个案例具有该属性。因此，通过强制一行为零，您需要意识到我们要求 SPSS 做一些不正确的事情。

话虽如此，您可以介绍一个缺少类别的假案例。例如。如果您有 Orange、Apple 和 Pear，但没有人回答他们喜欢 Pear，则添加一个写有 Pear 的假外壳。

现在，创建一个仅包含 1 的新权重变量。但对于 Pear 情况，使其非常非常小，例如 0.00001。然后，转到数据 > 重量案例 > 重量案例，并将新的重量变量放在上面。点击确定申请。现在发生的情况是，SPSS 将处理权重为 1 的“1”和权重为正常案例 1/10000 的假案例。如果您重新运行该频率，您应该会看到计数为零的频率。

如果您购买了Custom Table 模块，您也可以直接购买，据我从他们的技术文档中可以看出。该模块的成本为 637 到 3630，具体取决于许可证类型，因此可能只有在您的机构拥有它时才值得一试。

【讨论】：

【解决方案2】：

所以，我是 SPSS 的菜鸟，我（对我感到羞耻）有 SPSS 22 的破解版，如果我正确理解了您的问题，这就是我的解决方案：

双击输出中的频率表
右击表格，选择表格属性
转到常规，然后取消选中隐藏空行和列选项

希望这对某人有所帮助！

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您的 SPSS 版本没有安装自定义表并且您还没有为该模块收集资金，请使用以下命令（运行此语法）：

*Note: please use variable names up to 8 characters long.
set mxloops 1000. /*in case your list of values is longer than 40
matrix.
get vars /vari= V1 V2 /names= names /miss= omit. /*V1 V2 here is your categorical variable(s)
comp vals= {1,2,3,4,5,99}. /*let this be the list of possible values shared by the variables
comp freq= make(ncol(vals),ncol(vars),0).
loop i= 1 to ncol(vals).
comp freq(i,:)= csum(vars=vals(i)).
end loop.
comp names= {'vals',names}.
print {t(vals),freq} /cnames= names /title 'Frequency'. /*here you are - the frequencies
print {t(vals),freq/nrow(vars)*100} /cnames= names /format f8.2 /title 'Percent'. /*and percents
end matrix.

*If variables have missing values, they are deleted listwise. To include missings, use
get vars /vari= V1 V2 /names= names /miss= -999. /*or other value
*To exclude missings individually from each variable, analyze by separate variables.

【讨论】：