Match merging data files / SPSS Learning Modules
Einführung
Wenn Sie über zwei Datendateien verfügen, können Sie diese kombinieren, indem Sie sie nebeneinander zusammenführen und Beobachtungen basierend auf einem Bezeichner abgleichen. Unten haben wir beispielsweise eine Datei mit dads und eine Datei mit faminc. Wir möchten die Dateien zusammenführen, damit wir die dads-Beobachtung in derselben Zeile mit der faminc-Beobachtung basierend auf der Schlüsselvariablen famid haben.
dads famid name inc 2 Art 22000 1 Bill 30000 3 Paul 25000 faminc famid faminc96 faminc97 faminc98 3 75000 76000 77000 1 40000 40500 41000 2 45000 45400 45800
Nach dem Zusammenführen von dads und faminc sehen die Daten wie folgt aus.
famid name inc faminc96 faminc97 faminc98 1 Bill 30000 40000 40500 41000 2 Art 22000 45000 45400 45800 3 Paul 25000 75000 76000 77000
Eins-zu-Eins-Zusammenführung
Beginnen wir mit der Erstellung der Dateien, die zusammengeführt werden sollen. Unten erstellen wir die Dateien selbst.sav und faminc.sav.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc.BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 25000END DATA.LIST.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid faminc96 faminc97 faminc98.BEGIN DATA.3 75000 76000 770001 40000 40500 410002 45000 45400 45800END DATA.LIST.SAVE OUTFILE = "faminc.sav".
Die Ausgabe dieser Anweisungen wird unten angezeigt und bestätigt, dass wir die Daten richtig gelesen haben.
FAMID NAME INC 2.00 Art 22000.00 1.00 Bill 30000.00 3.00 Paul 25000.00FAMID FAMINC96 FAMINC97 FAMINC98 3.00 75000.00 76000.00 77000.00 1.00 40000.00 40500.00 41000.00 2.00 45000.00 45400.00 45800.00
Es gibt drei Schritte, um Merge Dads abzugleichen.sav mit faminc.sav. (Beachten Sie, dass dies eine Eins-zu-Eins-Zusammenführung ist, da zwischen den dads- und Faminc-Datensätzen eine Eins-zu-Eins-Korrespondenz besteht.) Diese drei Schritte sind unten dargestellt.
- Verwenden Sie SORTIERFÄLLE, um Väter in Famid zu sortieren und diese Datei zu speichern (wir nennen sie dads2.sav)
- Verwenden Sie SORTIERFÄLLE, um faminc nach famid zu sortieren und diese Datei zu speichern (wir nennen sie faminc2.sav)
- Verwenden Sie MATCH-DATEIEN, um die dads2 zusammenzuführen.sav und faminc2.sav-Dateien basierend auf famid
Im Folgenden zeigen wir die Befehle zum Ausführen der Zusammenführung.
GET FILE="dads.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="dads2.sav".GET FILE="faminc.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="faminc2.sav".MATCH FILES FILE="dads2.sav" /FILE="faminc2.sav" /BY famid.LIST.
Die folgende Ausgabe zeigt, dass die Match-Zusammenführung ordnungsgemäß funktioniert hat.
FAMID NAME INC FAMINC96 FAMINC97 FAMINC98 1.00 Bill 30000.00 40000.00 40500.00 41000.00 2.00 Art 22000.00 45000.00 45400.00 45800.00 3.00 Paul 25000.00 75000.00 76000.00 77000.00
Eins-zu-Viele-Zusammenführung
Im nächsten Beispiel wird eine Eins-zu-Viele-Zusammenführung betrachtet, bei der eine Beobachtung in einer Datei möglicherweise mehrere übereinstimmende Datensätze in einer anderen Datei enthält. Stellen Sie sich vor, wir hätten eine Akte mit Vätern, wie wir sie im vorherigen Beispiel gesehen haben, und wir hätten eine Akte mit Kindern, in der ein Vater mehr als ein Kind haben könnte. Sie sehen, warum dies eine Eins-zu-Viele-Zusammenführung genannt wird, da Sie eine Vaterbeobachtung mit einer oder mehreren (vielen) Kinderbeobachtungen abgleichen. Denken Sie daran, dass die Dads-Datei die Datei mit einer Beobachtung und die Kids-Datei die Datei mit vielen Beobachtungen ist. Unten, Wir erstellen die Datendatei für die Väter und für die Kinder.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc .BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 25000END DATA.LIST.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid * kidname (A4) birth age wt * sex (A1).BEGIN DATA.1 Beth 1 9 60 f1 Bob 2 6 40 m1 Barb 3 3 20 f2 Andy 1 8 80 m2 Al 2 6 50 m2 Ann 3 2 20 f3 Pete 1 6 60 m3 Pam 2 4 40 f3 Phil 3 2 20 mEND DATA.LIST.SAVE OUTFILE="kids.sav".
Wie Sie unten sehen, ähneln die Schritte zum Ausführen einer Eins-zu-Viele-Zusammenführung der oben gezeigten Eins-zu-Eins-Zusammenführung.
- Verwenden Sie SORT CASES BY, um Väter auf famid zu sortieren und diese Datei zu speichern (wir nennen es dads2)
- Verwenden Sie SORT CASES BY, um Kinder auf famid zu sortieren und diese Datei zu speichern (wir nennen es kids2)
- Verwenden Sie MATCH FILES, um die Dateien dads2 und kids2 zusammenzuführen. Da die dads-Datei jedoch die Datei mit einer Beobachtung ist, verwenden Sie /TABLE=“dads2 .sav“, nicht /FILE=“dads2.sav“, um die Konfigurationsdatei anzugeben.
GET FILE="dads.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="dads2.sav".GET FILE="kids.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="kids2.sav".MATCH FILES FILE="kids2.sav" /TABLE="dads2.sav" /BY famid.LIST.
Die folgende Ausgabe zeigt, dass diese Zusammenführung wie erhofft funktioniert hat.
FAMID KIDNAME BIRTH AGE WT SEX NAME INC 1.00 Beth 1.00 9.00 60.00 f Bill 30000.00 1.00 Bob 2.00 6.00 40.00 m Bill 30000.00 1.00 Barb 3.00 3.00 20.00 f Bill 30000.00 2.00 Andy 1.00 8.00 80.00 m Art 22000.00 2.00 Al 2.00 6.00 50.00 m Art 22000.00 2.00 Ann 3.00 2.00 20.00 f Art 22000.00 3.00 Pete 1.00 6.00 60.00 m Paul 25000.00 3.00 Pam 2.00 4.00 40.00 f Paul 25000.00 3.00 Phil 3.00 2.00 20.00 m Paul 25000.00
Der Hauptunterschied zwischen einer Eins-zu-Eins-Zusammenführung und einer Eins-zu-Viele-Zusammenführung besteht darin, dass Sie /TABLE=“dads2 .sav“ anstelle von /FILE=“dads2.sav“. Wenn Sie für Ihre Daten eine Eins-zu-Viele-Zusammenführung durchführen, fragen Sie sich, welche Datei die Rolle von eins (in eins zu viele) spielt. Verwenden Sie für diese Datei /TABLE= anstelle von /FILE= .
Machen wir absichtlich einen Fehler und verwenden /FILE=“dads2.sav“und sehen, was SPSS tut.
MATCH FILES /FILE="kids2.sav" /FILE="dads2.sav" /BY famid.LIST.
Das erste, was wir bemerken, ist, dass SPSS uns die unten gezeigte Warnung gibt. Dies sagt uns, dass es mehrere Kinder für einen bestimmten Vater gibt.
Warning # 5132Duplicate key in a file. The BY variables do not uniquely identify eachcase on the indicated file. Please check the results carefully.
Wie SPSS empfiehlt, werden wir die Ergebnisse sorgfältig prüfen. In der Tat sehen wir, dass die Ergebnisse nicht das sind, was wir uns gewünscht haben. Wenn es mehrere Kinder pro Vater gab, wurde nur der Vater mit dem ersten Kind zusammengeführt, und dann wurden den folgenden Kindern mit denselben Vätern fehlende Werte für die Väterinformationen (Name und inc) zugewiesen. Als wir im vorherigen Beispiel den Unterbefehl /TABLE= verwendeten, trug SPSS dieselben Informationen über alle Kinder hinweg.
FAMID KIDNAME BIRTH AGE WT SEX NAME INC 1.00 Beth 1.00 9.00 60.00 f Bill 30000.00 1.00 Bob 2.00 6.00 40.00 m . 1.00 Barb 3.00 3.00 20.00 f . 2.00 Andy 1.00 8.00 80.00 m Art 22000.00 2.00 Al 2.00 6.00 50.00 m . 2.00 Ann 3.00 2.00 20.00 f . 3.00 Pete 1.00 6.00 60.00 m Paul 25000.00 3.00 Pam 2.00 4.00 40.00 f . 3.00 Phil 3.00 2.00 20.00 m .
Reihenfolge der Variablen in der neuen Datei
Sie können den Unterbefehl /MAP mit dem Befehl ADD FILES verwenden, um die Reihenfolge der Variablen in der neuen Datei anzuzeigen, wie unten dargestellt. Wenn Sie die Reihenfolge der Variablen in der neuen Datei neu anordnen möchten, können Sie dem Befehl DATEIEN HINZUFÜGEN auch den Unterbefehl /KEEP hinzufügen. Die Variablen werden in der neuen Datei in der Reihenfolge angeordnet, in der Sie sie im Unterbefehl /KEEP auflisten. Wenn Sie nicht alle Variablen im Unterbefehl /KEEP auflisten, sind die nicht aufgelisteten Variablen nicht in der neuen Datei vorhanden. Beachten Sie auch, dass Sie die ersten Variablen auflisten können, wenn sie die einzigen sind, die neu angeordnet werden müssen, und dann das Schlüsselwort ALL verwenden, um den Rest der Variablen in die neue Datei aufzunehmen. Die Variablen, die nicht im Unterbefehl /KEEP angegeben sind, bleiben in der Reihenfolge, in der sie sich in den Originaldateien befinden.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc.BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 25000END DATA.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc.BEGIN DATA.1 Bess 150003 Pat 500002 Amy 18000END DATA.SAVE OUTFILE = "moms.sav".ADD FILES FILE="dads.sav" /FILE="moms.sav" /KEEP = name ALL /MAP.EXECUTE.Map of the result fileResult Input1 Input2------ ------ ------NAME NAME NAMEFAMID FAMID FAMIDINC INC INC
Wie Sie sehen, haben die Variablen in der neuen Datei jetzt den Bestellnamen famid inc.
5.1 Nicht übereinstimmende Datensätze in der Eins-zu-Eins-Zusammenführung
Die beiden Datendateien können Datensätze enthalten, die nicht übereinstimmen. Im Folgenden veranschaulichen wir dies, indem wir einen zusätzlichen Vater (Karl in Famid 4) hinzufügen, der keine entsprechende Familie hat, und es gibt zwei zusätzliche Familien (5 und 6) in der Familiendatei, die keinen entsprechenden Vater haben.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc.BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 250004 Karl 95000END DATA.SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid faminc96 faminc97 faminc98.BEGIN DATA.3 75000 76000 770001 40000 40500 410002 45000 45400 458005 55000 65000 700006 22000 24000 28000END DATA.SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE = "faminc.sav".MATCH FILES FILE="dads.sav" /IN=fromdad /FILE="faminc.sav" /IN=fromfam /BY famid.LIST.CROSSTABS /TABLES= fromdad BY fromfam.
Wie Sie oben sehen, verwenden wir /IN=fromdad , um eine 0/1-Variable zu erstellen, die angibt, ob die resultierende Datei einen Datensatz mit Daten aus der dads-Datei enthält. Ebenso verwenden wir /IN=fromfam , um anzugeben, ob die resultierende Datei einen Datensatz aus der faminc-Datei enthält. Die LISTE und die KREUZTABELLEN zeigen uns dann die nicht übereinstimmenden Datensätze.
Die Ausgabe des Befehls LIST zeigt uns, dass Datensätze nicht übereinstimmen. Für famid 4 ist der Wert von fromdad 1 und fromfam ist 0, wie wir erwarten würden, da es Daten von dads für famid 4 gab, aber keine Daten von faminc. Außerdem enthält dieser Datensatz erwartungsgemäß gültige Daten für die Variablen aus der dads-Datei (name und inc) und fehlende Daten für die Variablen aus faminc (faminc96 faminc97 und faminc98). Wir sehen das umgekehrte Muster für Famid 5 und 6.
FAMID NAME INC FAMINC96 FAMINC97 FAMINC98 FROMDAD FROMFAM 1.00 Bill 30000.00 40000.00 40500.00 41000.00 1 1 2.00 Art 22000.00 45000.00 45400.00 45800.00 1 1 3.00 Paul 25000.00 75000.00 76000.00 77000.00 1 1 4.00 Karl 95000.00 . . . 1 0 5.00 . 55000.00 65000.00 70000.00 0 1 6.00 . 22000.00 24000.00 28000.00 0 1
Wenn wir uns die Variablen fromdad und fromfam ansehen, können wir sehen, dass es drei Datensätze mit übereinstimmenden Daten gibt, einen mit Daten nur von den Vätern und zwei Datensätze mit Daten nur aus der Faminc-Datei. Die Kreuztabelle unten zeigt uns die gleichen Ergebnisse, und ist eine einfachere Möglichkeit, das Matching zu zählen, als das Matching manuell zu zählen.
FROMDAD by FROMFAM FROMFAM Page 1 of 1 Count | | | Row | 0| 1| TotalFROMDAD --------+------+------+ 0 | | 2| 2 | | | 33.3 +------+------+ 1 | 1| 3| 4 | | | 66.7 +------+------+ Column 1 5 6 Total 16.7 83.3 100.0
Beim Abgleich von Dateien empfehlen wir Ihnen, diese Strategie zu verwenden, um die Übereinstimmung der beiden Dateien zu überprüfen. Wenn es unerwartete nicht übereinstimmende Datensätze gibt, sollten Sie nachforschen, um die Ursache für die nicht übereinstimmenden Datensätze zu ermitteln.
Sie können SELECT IF verwenden, um einige der nicht übereinstimmenden Datensätze zu entfernen. Wenn Sie beispielsweise nur die Datensätze aufbewahren möchten, in denen die Väter mit den Familieninformationen übereinstimmen, können Sie Folgendes eingeben
SELECT IF fromdad AND fromfam.LIST.
Die Ergebnisse werden unten angezeigt, einschließlich nur der drei übereinstimmenden Datensätze.
FAMID NAME INC FAMINC96 FAMINC97 FAMINC98 FROMDAD FROMFAM 1.00 Bill 30000.00 40000.00 40500.00 41000.00 1 1 2.00 Art 22000.00 45000.00 45400.00 45800.00 1 1 3.00 Paul 25000.00 75000.00 76000.00 77000.00 1 1
5.2 Nicht übereinstimmende Datensätze in einer Eins-zu-Viele-Zusammenführung
SPSS behandelt die Einbeziehung nicht übereinstimmender Datensätze in eine Eins-zu-Viele-Zusammenführung anders als eine Eins-zu-Eins-Zusammenführung. Denken Sie daran, dass es in einer Eins-zu-Viele-Zusammenführung eine Datei gibt, die eine Beobachtung enthält, die mit vielen Beobachtungen in der anderen Datei übereinstimmt. Wenn in der einen Datei Beobachtungen vorhanden sind, die nicht mit der vielen Datei übereinstimmen, werden diese Beobachtungen überhaupt nicht in der zusammengeführten Datei angezeigt. Wenn in der Many-Datei Beobachtungen vorhanden sind, die nicht mit der einen Datei übereinstimmen, werden diese Datensätze in der zusammengeführten Datei angezeigt. Wenn Sie dies wünschen, können Sie die Dateien wie in Abschnitt 3 dargestellt zusammenführen und /IN= wie im vorherigen Abschnitt dargestellt verwenden, um den Abgleich zu verfolgen. Wenn Sie jedoch möchten, dass nicht übereinstimmende Datensätze aus der Datei one und many beide in der zusammengeführten Datei angezeigt werden, können Sie die unten beschriebene Übereinstimmungsstrategie verwenden.
Unten verwenden wir unser Beispiel, um Väter mit Kindern zusammenzuführen, und in diesem Beispiel haben wir nicht übereinstimmende Datensätze in beiden Dateien. Im Folgenden stimmen wir die Dateien ab, um alle nicht übereinstimmenden Datensätze in die zusammengeführte Datei aufzunehmen. Die Teile, die unterschiedlich sind, werden rot angezeigt.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc.BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 250004 Karl 95000END DATA.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid * kidname (A4) birth age wt * sex (A1).BEGIN DATA.1 Beth 1 9 60 f1 Bob 2 6 40 m1 Barb 3 3 20 f2 Andy 1 8 80 m2 Al 2 6 50 m2 Ann 3 2 20 f3 Pete 1 6 60 m3 Pam 2 4 40 f3 Phil 3 2 20 m5 Ted 1 4 35 m5 Tess 2 2 18 fEND DATA.SAVE OUTFILE="kids.sav".GET FILE="kids.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="kids2.sav".GET FILE="dads.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="dads2.sav".SAVE OUTFILE="dadid.sav" /KEEP=famid.MATCH FILES FILE="kids2.sav" /IN=inkid /FILE="dadid.sav" /BY famid .LIST.SAVE OUTFILE="temp.sav".MATCH FILES FILE="temp.sav" /TABLE="dads2.sav" /IN=dads /BY famid.LIST.
Der Abschnitt in Rot fügt dem Matching einen zusätzlichen Schritt hinzu. Der Zweck dieses Schritts besteht darin, alle Werte von famid, die nur in der dads-Datei enthalten sind, zur kids-Datei hinzuzufügen. Dies geschieht durch eine Eins-zu-Eins-Zusammenführung zwischen Dadid und den Kindern und speichert diese Datei als temp. Da dadid nur die Famid aller Väter ist, fügt diese Zusammenführung im Grunde Beobachtungen für jede Famid hinzu, die sich in der Dads-Datei, aber nicht in der Kids-Datei befindet, und speichert diese als temp. Dann können wir temp mit dads2 zusammenführen und temp hat eine Famid für jede Beobachtung in der dads2-Datei. Dadurch wird sichergestellt, dass die resultierende Datei alle Beobachtungen aus der Dads-Datei enthält, auch wenn sie keinen übereinstimmenden Datensatz in der Kids-Datei haben. Das Ergebnis ist unten dargestellt. In der Tat enthält die Datei die Beobachtung für den Vater Karl, der keine passenden Kinder hat. Wenn wir den zusätzlichen Code in diesem Schritt weggelassen hätten, wäre dieser Datensatz nicht in dieser Datei enthalten gewesen.
FAMID KIDNAME BIRTH AGE WT SEX INKID NAME INC DADS 1.00 Beth 1.00 9.00 60.00 f 1 Bill 30000.00 1 1.00 Bob 2.00 6.00 40.00 m 1 Bill 30000.00 1 1.00 Barb 3.00 3.00 20.00 f 1 Bill 30000.00 1 2.00 Andy 1.00 8.00 80.00 m 1 Art 22000.00 1 2.00 Al 2.00 6.00 50.00 m 1 Art 22000.00 1 2.00 Ann 3.00 2.00 20.00 f 1 Art 22000.00 1 3.00 Pete 1.00 6.00 60.00 m 1 Paul 25000.00 1 3.00 Pam 2.00 4.00 40.00 f 1 Paul 25000.00 1 3.00 Phil 3.00 2.00 20.00 m 1 Paul 25000.00 1 4.00 . . . 0 Karl 95000.00 1 5.00 Ted 1.00 4.00 35.00 m 1 . 0 5.00 Tess 2.00 2.00 18.00 f 1 . 0
5.3 Variablen mit dem gleichen Namen, aber unterschiedlichen Informationen
Unten haben wir die Dateien mit den Informationen über die Väter und Familie, aber schauen Sie sich die Namen der Variablen genauer an. In der dads-Datei gibt es eine Variable namens inc98, und in der Family-Datei gibt es Variablen inc96, inc97 und inc98. Lassen Sie uns diese Dateien zusammenführen und sehen, was SPSS tut.
DATA LIST LIST / famid * name (A4) inc98.BEGIN DATA.2 Art 220001 Bill 300003 Paul 25000END DATA.SAVE OUTFILE = "dads.sav".DATA LIST LIST / famid inc96 inc97 inc98.BEGIN DATA.3 75000 76000 770001 40000 40500 410002 45000 45400 45800END DATA.SAVE OUTFILE = "faminc.sav".GET FILE="dads.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="dads2.sav".GET FILE="faminc.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="faminc2.sav".MATCH FILES FILE="dads2.sav" /FILE="faminc2.sav" /BY famid.LIST.
Die Ergebnisse sind unten dargestellt. Wie Sie sehen, enthält die Variable inc98 die Daten aus der dads-Datei, der Datei, die zuerst im Befehl MATCH FILES angezeigt wurde. Wenn Sie Dateien mit derselben Variablen abgleichen, verwendet SPSS die Werte aus der Datei, die am frühesten im Befehl DATEIEN abgleichen angezeigt wird.
FAMID NAME INC98 INC96 INC97 1.00 Bill 30000.00 40000.00 40500.00 2.00 Art 22000.00 45000.00 45400.00 3.00 Paul 25000.00 75000.00 76000.00
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen.
Lösung #1. Die naheliegendste Lösung besteht darin, Variablennamen in den Originaldateien auszuwählen, die nicht miteinander in Konflikt stehen. Möglicherweise erhalten Sie jedoch Dateien, bei denen die Namen bereits ausgewählt wurden.
Lösung #2. Sie können die Variablen im Befehl MATCH FILES umbenennen (der die Variablen vor dem Abgleich umbenennt). Auf diese Weise können Sie Variablennamen auswählen, die nicht miteinander in Konflikt stehen, wie unten dargestellt.
GET FILE="dads.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="dads2.sav".GET FILE="faminc.sav".SORT CASES BY famid.SAVE OUTFILE="faminc2.sav".MATCH FILES FILE="dads2.sav" /RENAME=(inc98 = dadinc98) /FILE="faminc2.sav" /RENAME=(inc96 inc97 inc98 = faminc96 faminc97 faminc98) /BY famid.LIST.
Wie Sie unten sehen können, wurden die Variablen wie angegeben umbenannt.
FAMID NAME DADINC98 FAMINC96 FAMINC97 FAMINC98 1.00 Bill 30000.00 40000.00 40500.00 41000.00 2.00 Art 22000.00 45000.00 45400.00 45800.00 3.00 Paul 25000.00 75000.00 76000.00 77000.00
5.4 Die gleichen Variablen mit unterschiedlichen Wörterbuchinformationen
Dieses Problem ähnelt dem oben beschriebenen. In diesem Beispiel haben wir zwei Variablen mit demselben Namen und denselben Informationen, denen jedoch unterschiedliche Wörterbuchinformationen zugeordnet sind. Diese Wörterbuchinformationen können Wertebeschriftungen und/oder Variablenbeschriftungen enthalten. Wie im obigen Beispiel übernimmt SPSS die Informationen aus der Datei, die zuerst im Befehl MATCH FILES aufgeführt ist. Es wird keine Fehler- oder Warnmeldung ausgegeben, um Sie darüber zu informieren, dass die Informationen aus der Variablen in der späteren Datei verloren gegangen sind. Die Lösung für dieses Problem besteht darin, zuerst im Befehl MATCH FILES die Datei mit den Wörterbuchinformationen aufzulisten, die Sie in der resultierenden Datei haben möchten.
5.5 Sie haben den Befehl DATEIEN HINZUFÜGEN ausgeführt, und es ist nichts passiert
Wenn Sie nur den Befehl DATEIEN HINZUFÜGEN ausführen, wie unten gezeigt, wird SPSS nichts tun. In der unteren rechten Ecke des Dateneditors wird jedoch ein Hinweis mit der Aufschrift „Transformation ausstehend“ angezeigt.
ADD FILES FILE="dads.sav" /FILE="moms.sav"
Lösung: Die Lösung besteht darin, entweder den Befehl execute oder einen Prozedurbefehl hinzuzufügen, der die Ausführung der Transformation erzwingt, z. B. den Befehl list oder den Befehl crosstab.
ADD FILES FILE="dads.sav" /FILE="moms.sav"execute.