2.6.2. Объединение файлов (MERGE FILES)

Рассмотрим, какие виды объединения файлов возможны (рис.

Во-первых, это дополнение массива данных новыми строками - объектами (функция ADD). На практике такая операция необходима, если

происходит многоэтапное исследование по одной и той же анкете, опрос в нескольких регионах и т. п.;

исследователю повезло - удалось получить информацию другого обследования (не панельного, то есть опрос проводился по другой анкете и других людей). Информация частично совместима по переменным с имеющимися данными, и необходимо составить общий массив данных.

Во-вторых, дополнение данных новыми переменными (функция MATCH). Такое пополнение массива данных обычно необходимо, если

не удается сразу закодировать все данные; на подмножестве данных нужно произвести срочные расчеты, другую часть необходимо еще подготовить к вводу;

необходимо соединить данные панельных обследований;

дополнение данными из агрегированного файла (функция TABLE).

Рис. 2.3. Объединение данных: а - по объектам (ADD); б - по признакам (MATCH); в - внесение данных для групп объектов (TABLE)

Пусть, например, получены точные сведения о промышленности города, детской смертности, загрязнении атмосферы и т. д. Эти данные необходимо внести в каждую анкету жителей городов. Их можно закодировать, но экономичнее и быстрее сделать файл агрегированных данных и процедурой приписать дополнительно к объектам-анкетам в исходный файл (см. рис. 2.4).

Подробно объединение файлов описано в учебнике [1].

В качестве примера проведем присоединение данных агрегированного файла Aggr.sav (см. пример из предыдущего раздела) к анкетным данным курильского обследования, находящимся в файле oct.sav :

GET FILE "D:\oct.sav".

SORT CASES BY g (A) .

MATCH FILES /FILE = * /TABLE = 'D: Aggr.sav' /BY g.

EXECUTE.

Сортировка файлов данных по ключевой переменной здесь обязательна; если данные не отсортированы, есть риск их потерять.

После объединения, в файле D:\oct.sps появятся переменные d1, d2, d3, d4, d5 и d6, а также w1, w2, w4, w8, w9, w10 и wr. Это объеди-

нение позволяет изучать, как связано «общественное мнение» с индивидуальными характеристиками респондентов.

Заметим, что «ручное» написание команды в данном случае требует особой внимательности, так как диагностирование ошибок в этой команде не на высоком уровне.