Perché i file .sav sono scomodi senza SPSS
Un file .sav porta con sé etichette di variabile (“D4: Soddisfazione complessiva”), etichette di valore (1 = “per niente d'accordo”) e definizioni dei valori mancanti. Se viene convertito in CSV senza attenzione, resta una tabella piena di codici muti. Proprio questi metadati sono il motivo per cui istituti di ricerca e università usano questo formato.
Crosstabs legge il file direttamente: dopo l'apertura le categorie compaiono come parole nelle tabelle, le variabili mostrano il testo della domanda, e i valori mancanti di sistema e quelli numerici definiti dall'utente, anche intervalli come da 97 a 99, entrano nella normale gestione dei valori mancanti. Vengono letti anche i file .zsav e .por.
Che cosa si conserva, e che cosa no
Il file viene elaborato interamente nel browser; nulla viene trasmesso. Con microdati a livello di singolo intervistato è spesso l'argomento decisivo.
- Le etichette di variabile compaiono accanto ai nomi delle variabili e nel dizionario dei dati.
- Le etichette di valore vengono applicate: il codice 1 appare come la sua etichetta.
- I valori mancanti numerici definiti dall'utente e gli intervalli vengono importati, così come i valori mancanti di sistema.
- È possibile salvare in .sav: l'esportazione dei dati scrive tutte le variabili e le righe con etichette, livelli di misura e valori mancanti, anche dopo le ricodifiche.
- Le definizioni di valori mancanti per variabili di testo vengono rifiutate con una spiegazione, invece di essere importate in silenzio con una base diversa.
- Varianti .sav molto vecchie o insolite possono non aprirsi; in quel caso risalvate il file in SPSS o PSPP oppure ripiegate sul CSV.
Alternative gratuite a confronto
GNU PSPP è un clone libero di SPSS per desktop che esegue i file di sintassi esistenti. In R il pacchetto haven, in Python pyreadstat leggono i file .sav in modo affidabile, a patto di saper programmare. Crosstabs è la via senza installazione: aprire il file, costruire le tabelle, esportare.
Se oltre alle tabelle vi servono procedure SPSS, Crosstabs copre in modalità Statistiche altre famiglie di comandi, dai confronti tra medie alla regressione, sempre in locale nel browser.
Esempio svolto
Esempio: che cosa cambiano i valori mancanti definiti dall'utente
Una domanda di accordo con codici da 1 a 5 ha 12 risposte; 97 (“non so”) e 99 (“non risponde”) sono definiti come mancanti nel file .sav. Mantenendo le definizioni restano 10 risposte valide: il 70,0% è abbastanza o del tutto d'accordo, e la media delle risposte valide è 3,70.
Una conversione in CSV fatta senza attenzione perde la definizione. Allora 97 e 99 entrano nel calcolo come punti della scala e la “media” sale a 19,42, su una scala da 1 a 5. Anche ogni base percentuale sarebbe sbagliata: 12 invece di 10.
| Codice ed etichetta di valore | Frequenza | Percentuale valida |
|---|---|---|
| 1 = per niente d'accordo | 1 | 10,0% |
| 2 = poco d'accordo | 1 | 10,0% |
| 3 = né d'accordo né in disaccordo | 1 | 10,0% |
| 4 = abbastanza d'accordo | 4 | 40,0% |
| 5 = del tutto d'accordo | 3 | 30,0% |
| 97, 99 = mancante (definito dall'utente) | 2 | – |
| Base valida | 10 | 100,0% |
Risposte di esempio sintetiche a scopo illustrativo. Percentuali e medie calcolate nel codice.