Здесь мы будем добавлять полезные ссылки для работы с нашей программой DigSee SURE, а также для удобного использования полученных данных.
Файлы для работы с программой DigSee SURE:
- Файл для загрузки списка пользователей Android
- Файл для загрузки 20 альтернатив
- Архив готовых файлов для загрузки альтернатив от 2 до 25 штук
- Инструкция по тегам в html (скачайте файл и откройте его с помощью программы «Блокнот» на вашем компьютере)
Оналайн-сервисы:
- https://www.darrinward.com/lat-long/ — сайт для работы с большим количеством GPS-меток. Выгрузите массив данных в формате Excel и вставьте на сайт GPS координаты на сервис, чтобы увидеть их все на карте.
- http://webmap-blog.ru/tools/getlonglat-ymap2.html — инструмент для определения GPS-координат.
- Справочник html тегов
- Справочник css тегов
- Аренда сервера
- Фотошоп онлайн
- Создание коллажей из картинок — объединение нескольких картинок в одну
- СМС-рассылки
- Генератор случайных номеров телефонов
- Все символы и буквы в html
Сторонние приложения:
- Excel 2010 32-bit и выше *** — для контроля работы интервьюеров и анализа полученных данных
- Power BI 32-bit — для визуализации полученных данных в графики
- SPSS 20*** и выше — для анализа полученных данных
- ОСА — отечественная программа для анализа полученных данных
- Проигрыватель VLC — для проигрывания аудиозаписей
- Cport — программа распознавания занятых портов
- Sublime Text 3 — удобен в использовании html и программинга шаблона с помощью xml
Преобразование категориальной переменной множественного выбора в виде набора дихотомий.
Экспорт SPSS в OCA с помощью Python
Александр Виноградов создал макрос для IBM SPSS Statistics, использующий Python для перекодирования категориальной переменной множественного выбора в дихотомическую переменную множественного выбора. Для того, чтобы он корректно работал, необходимо задать метки категорий.
Он создал его, так как, чаще всего социологи, привыкшие пользоваться пакетом ОСА, вопросы множественного выбора кодируют в виде набора дихотомий. Однако другие программы (например, для проведения опросов при помощи планшетов) часто экспортируют такие вопросы в виде набора категорий, поэтому возникает необходимость преобразования.
* Пример.
data list fixed / v1 to v3 (3F1).
begin data
135
2
4
25
end data.
* Обязательное условие: указать метки категорий.
VALUE LABELS v1 to v3
1 "первый"
2 "второй"
3 "третий"
4 "четвертый"
5 "пятый".
* Задать категориальную переменную множественного выбора.
MRSETS
/MCGROUP NAME=$mrc LABEL='множественный выбор' VARIABLES=v1 v2 v3.
* Определяем функцию на Пайтоне.
BEGIN PROGRAM PYTHON.
import spss
def mrconvert(inputvar, prefix):
spss.StartDataStep()
mrc = spss.GetMultiResponseSet(inputvar)
vars = mrc[4]
dataset = spss.Dataset()
var = dataset.varlist[vars[0]]
m = len(vars)
n = len(var.valueLabels)
cvars = ' '.join((vars[0], "TO", vars[m-1]))
dvars = "%s1 TO %s%d" % (prefix, prefix, n)
s1 = '''
VECTOR V = %s.
VECTOR %s(%d, F8).
LOOP #I=1 to %d.
DO IF NOT MISSING (V(#I)).
COMPUTE %s(V(#I)) = 1.
END IF.
END LOOP.
RECODE %s (sysmis = 0).
EXECUTE.
''' % (cvars, prefix, n, m, prefix, dvars)
s2 = "VARIABLE LABELS\n"
idx = 1
for val, lab in var.valueLabels.data.iteritems():
s2 = s2 + '%s%d "%s"\n' % (prefix, idx, lab)
idx = idx + 1
s2 = s2 + "."
s3 = "MRSETS /MDGROUP NAME=$%s LAB='%s' VAR=%s VAL=1." % (prefix, mrc[0], dvars)
spss.EndDataStep()
spss.Submit([s1,s2,s3])
END PROGRAM.
* Пример вызова функции для преобразования.
* Категориальная переменная mrc преобразуется в набор дихотомий.
* Префикс имен дихотомических переменных — Е.
BEGIN PROGRAM PYTHON.
mrconvert("mrc", "E")
END PROGRAM.
Также читайте:
4. Настройка сервера обмена DigSee SURE на ПК с базой данных (БД)