7.3 Weight cases. Eksempel: blodtrykk.sav

I mange tilfeller ønsker vi å analysere data som er presentert i bøker eller artikler. Dersom vi skal analysere kontinuerlige data, slik som energiforbruk i datasettet altman.sav, må vi selvfølgelig ha rådata, dvs. alle verdiene for alle enhetene. Disse må vi da legge inn i SPSS for videre analyser.

Men i mange tilfeller er vi interessert i å analysere data som er presentert i tabellform. Da er dataene aggregert i de cellene som utgjør kombinasjonene av de variablene vi studerer. Et eksempel på en slik tabell er tabellen nedenfor. Her ser vi på sammenhengen mellom behandling av aspirin mot blodtrykk. Alle i studien hadde høyt blodtrykk før inklusjon i studien. Antallet i cellene angir antallet som gikk ned til normalt blodtrykk etter behandling med aspirin og i antallet som gikk ned i kontrollgruppen. Alle i kontrollgruppen fikk placebo. Her vil vi altså sammenligne undersøke hvor mange som gikk ned fra høyt til normalt blodtrykk.

Vi ser at 30 av de 34 i aspirin-gruppen gikk ned til normalt blodtrykk, mens 20 av de 31 i placebo-gruppen gikk ned til normalt blodtrykk. Vi er interessert i å undersøke sammenhengen mellom behandling og blodtrykk. Hvordan vi skal analyse sammenhengen skal vi se på senere. Nå skal vi lære å lese inn dataene fra en tabell, ved å bruke Weight Cases.

I tabellen har vi to variabler:

Behandling, med kodene 0 = Placebo, 1 = Aspirin

Blodtrykk, med kodene 0 = Høyt blodtrykk og 1 = Normalt blodtrykk

Merk at vi alltid bruker kodene 0 for referansekategorien, i denne sammenhengen de som er i placebogruppen og de med høyt blodtrykk. Da vil cellen i øverste venstre cellen være identifisert med 0, 0, siden Blodtrykk = 0 og Behandling = 0. Cellen i øverste høyre hjørne vil være 0, 1, siden Blodtrykk = 0 og Behandling = 1. Antallet i de to cellene er henholdsvis 11 og 4.

Når vi leser inn disse dataene, leser vi dem inn fra tabellen linjevis. Vi leser øverste linje først og deretter linjen under. Vi leser først inn hvilken celle vi er i, og så antallet i den cellen. Vi leser inn fire linjer, hver med tre kolonner:

Første linje angir øverste venstre celle, neste linje øverste høyre celle, og så gå vi videre til neste linje i tabellen. Når vi leser dette inn i SPSS, blir det slik:

Så må vi navngi variablene. Siden vi leser inn tabellen linjevis, er første variabel Blodtrykk og annen variabel er Behandling. Siste variabel er Antall. Vi angir variabelnavnene, og går til Value label. For Blodtrykk angir vi 0 for Normalt blodtrykk og 1 for Høyt blodtrykk. For Behandling angir vi 0 for Placebo og 1 for Aspirin. Da blir dataarket, med Data View og Variable View slik:

Nå er tiden inne for å legge denne filen ned i katalogen vår. Vi gir den navnet blodtrykk.sav og legger den i katalogen med de andre filene våre.

Nå tror SPSS at dette er en datafil med bare fire enheter. Vi må fortelle SPSS at dette er tall som skal vektes opp. Det gjør vi ved Data/Weight cases. Vi kommer inn i en dialogboks. Der må vi markere at vi skal Weigh cases by, og i vinduet som åpner seg, trekker vi over ANTALL.

Merk at det ikke skjer noe på dataarket vårt. Men SPSS er nå klar over at dette egentlig er 65 personer, som er fordelt i celler etter antallet vi har angitt. Nå kan vi da lage vår første krysstabell, mellom BLODTRYKK og BEHANDLING. Vi går inn Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs. I den dialogboksen som åpner seg legger vi over BLODTRYKK i Rows og BEHANDLING i Columns. Da ser dialogboksen vår slik ut:

Når vi klikker på OK, får vi følgende utskrift:

Her er det viktig å merke seg følgende: SPSS presenterer alltid tabellen med laveste kode først. Det betyr at Normalt blodtrykk og Placebo legges i øverste venstre hjørne, og Høyt Blodtrykk og Aspirin i nederste høyre hjørne.

Vi kommer tilbake til analyse av krysstabeller i kapittel 11.4.