概述
随机数,是软件根据条件生成的一系列随机分布的数值。在一些抽奖、分配序号等对随机性要求较高的实践中,经常会运用生成随机数的方法。那么,在使用IBM SPSS Statistics软件时,怎么才能生成随机数呢?
IBM SPSS Statistics可应用数学表达式的方式,生成符合特定条件的随机数。IBM SPSS Statistics的随机数函数类型很多,本文将以生成特定标准差的随机数为例,演示一下具体的操作。
一、数据准备
在运用IBM SPSS Statistics生成随机数前,我们需先在数据集中激活对应的单元格,最简单的方式是为随机值输入编号。由于SPSS不具有类似Excel的下拉填充序列的功能,需要通过手输编号或编写语法的方法来输入编号。
如果不希望手输或编写语法,可以在Excel中完成序列填充后。
图1:包含序号的Excel表格
再运用导入Excel数据的方法,将编号导入到SPSS的数据集中。
图2:导入SPSS
如图3所示,我们已经完成了编号的导入。
图3:完成序号导入
二、计算变量
接着,再运用SPSS的计算变量功能生成特定标准差的随机数。
图4:计算变量
在计算变量设置面板中,我们将目标变量设为“Ramdo”,VI编号变量在计算变量中无实际用途,仅在数据集中作为编号使用。
图5:计算变量设置
完成目标变量的设置后,在函数组中选择“随机数”函数组,接着,下方的函数和特殊变量会出现所有与随机数相关的函数类型。
我们选择其中的Rv.Normal函数,该函数返回的是具有指定均值与标准差的正态分布中的随机数值。
图6:随机数函数
如图7所示,双击Rv.Normal函数,使其代入数字表达式中。
接着,在Rv.Normal函数的括号数值中分别输入50、2,以得到均值为50、标准差为2的随机值。完成设置后,单击确定运算表达式。
图7:数学表达式
完成运算后,返回SPSS的数据集,如图8所示,数据集中会出现一个新的Ramdo变量。该变量的值即上述数字表达式运算后的随机值。
图8:完成随机数的生成
三、验证数据
最后,简单检验一下随机数的标准方差是否与数字表达式设置的(标准差为2)一致。
如图9所示,依次单击分析-描述统计-频率。
图9:描述统计频率分析
如图10所示,可以看到,该Ramdo变量的标准差约为2,与数字表达式设置的一致。
图10:数据均值与标准差
四、小结
综上所述,通过使用SPSS计算变量中的Rv.Normal函数表达式,可输出指定均值、标准方差的随机数值。但需注意的是,在使用该函数表达式之前,需确保已激活了与所需随机值同等数量的单元格。
最后
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