Python 在SPSS中运行AREG命令而不覆盖以前的输出_Python_Statistics_Spss

Python 在SPSS中运行AREG命令而不覆盖以前的输出

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Python 在SPSS中运行AREG命令而不覆盖以前的输出,python,statistics,spss,Python,Statistics,Spss,我正在尝试使用SPSS中的AREG命令一次对多个主题运行Cochrane Orcutt转换。我的数据文件包含大约80名参与者（名为“V1、V2、V3、…、V80”）和一个名为“time”的时间变量（以秒为单位）。我在参与者#1上运行AREG命令的语法目前如下所示： /AREG Var1随时间变化 /方法=CO /ρ=.9 该语法的输出为我提供了所需的新“Fit”变量（以及一些我不需要的其他变量）。当我尝试运行参与者#2时，我的问题出现了： /AREG V2随时间变化 /方法=CO /ρ=.9 运

我正在尝试使用SPSS中的AREG命令一次对多个主题运行Cochrane Orcutt转换。我的数据文件包含大约80名参与者（名为“V1、V2、V3、…、V80”）和一个名为“time”的时间变量（以秒为单位）。我在参与者#1上运行AREG命令的语法目前如下所示：

/AREG Var1随时间变化

/方法=CO

/ρ=.9

该语法的输出为我提供了所需的新“Fit”变量（以及一些我不需要的其他变量）。当我尝试运行参与者#2时，我的问题出现了：

/AREG V2随时间变化

/方法=CO

/ρ=.9

运行第二组语法将删除Subject 1的第一个“Fit”变量，并将其替换为Subject 2的新“Fit”变量。我想为参与者#1和参与者#2保留第一个“Fit”变量（而不是每次都覆盖输出）。是否有方法在SPSS中使用宏/循环/等一次性运行参与者#1-80，并为每个主题提供唯一的“Fit”变量？我试图避免在运行下一个数据集之前，为我运行的每个新参与者复制和粘贴每个新的“Fit”变量（我总共有大约100个数据集，每个数据集约有80个参与者，所以这需要几天）。也许有一种更简单的方法可以用Python实现它

非常感谢您的帮助和时间

帮助说明您可以使用

TSET NEWVARS=ALL

每次编写新变量

DATA LIST FREE / Ord X Y1 Y2.
BEGIN DATA
1 1 2 2.5
2 2 3.5 3.0
3 4 6.2 5.4
4 1 3.0 2.7
5 6 9 9
6 10 3 4
7 11 15 6
8 14 12 13
END DATA.

*Creates new variables.
TSET NEWVAR=ALL.
AREG Y1 WITH X.
AREG Y2 WITH X.

因此，这会产生

FIT_1

，

FIT_2

，等等。一种不必写入（或使宏循环）70个变量的方法是使用

VARSTOCASES

重塑数据，然后使用

分割文件

*Reshape wide to long.
ADD FILES FILE = * /DROP ERR_1 TO SEP_1 ERR_2 TO SEP_2.
VARSTOCASES 
  /MAKE Y FROM Y1 Y2 
  /MAKE FitOrig FROM FIT_1 FIT_2
  /INDEX YOrig (Y).
SORT CASES BY YOrig Ord.
SPLIT FILE BY YOrig.
AREG Y WITH X.
SPLIT FILE OFF.

您可以看到，这将生成拟合值的等效估计。（注意，在您的用例中，您可以使用

TO

来指定

VARSTOCASES

上的顺序变量，例如，您可以使用

VARSTOCASES/MAKE Y从Y1到Y70。

只要它们在原始文件中按顺序排列。）