SPSS 없이 .sav 파일이 번거로운 이유
.sav 파일에는 변수 레이블(“Q4: 전반적 만족도”), 값 레이블(1 = “전혀 동의하지 않음”), 결측값 정의가 들어 있습니다. 아무 생각 없이 CSV로 바꾸면 의미 없는 코드로 가득한 표만 남습니다. 조사 회사와 대학이 이 형식을 쓰는 이유가 바로 이 메타데이터입니다.
Crosstabs는 파일을 직접 읽습니다. 열고 나면 범주가 표에 단어로 나오고, 변수에는 문항 텍스트가 붙으며, 시스템 결측값과 숫자형 사용자 정의 결측값(97부터 99 같은 범위 포함)이 일반 결측 처리에 반영됩니다. .zsav와 .por 파일도 읽습니다.
유지되는 것과 유지되지 않는 것
파일은 모두 브라우저 안에서 처리되며 아무것도 전송되지 않습니다. 응답자 단위 원자료라면 이 점이 결정적인 이유가 되는 경우가 많습니다.
- 변수 레이블은 변수 이름 옆과 변수 사전에 표시됩니다.
- 값 레이블이 적용됩니다. 코드 1은 그 레이블로 표시됩니다.
- 숫자형 사용자 정의 결측값과 범위, 시스템 결측값을 그대로 가져옵니다.
- .sav로 저장할 수 있습니다. 데이터 내보내기는 재코딩 후에도 모든 변수와 행을 레이블, 측정 수준, 결측값과 함께 기록합니다.
- 문자형 변수의 결측값 정의는 다른 베이스로 조용히 가져오는 대신 설명과 함께 거부합니다.
- 아주 오래되었거나 특이한 .sav 형식은 실패할 수 있습니다. 그럴 때는 SPSS나 PSPP에서 다시 저장하거나 CSV를 쓰십시오.
무료 대안 비교
GNU PSPP는 SPSS를 본뜬 무료 데스크톱 프로그램으로 기존 구문 파일을 실행할 수 있습니다. R의 haven 패키지와 Python의 pyreadstat도 .sav 파일을 안정적으로 읽지만 프로그래밍이 필요합니다. Crosstabs는 설치 없이 파일을 열고, 표를 만들고, 내보내는 방법입니다.
표 이상의 SPSS 프로시저가 필요하다면 Crosstabs의 통계 모드가 평균 비교부터 회귀분석까지 더 많은 명령군을 다루며, 역시 브라우저 안에서 로컬로 실행됩니다.
계산 예제
예제: 사용자 정의 결측값이 만드는 차이
코드 1–5의 동의 문항에 응답이 12개 있고, 97(“모름”)과 99(“무응답”)는 .sav 파일에서 결측으로 정의되어 있습니다. 정의를 그대로 가져오면 유효 응답은 10개이고, 70.0%가 동의하거나 매우 동의하며, 유효 응답의 평균은 3.70입니다.
부주의하게 CSV로 바꾸면 이 정의가 사라집니다. 그러면 97과 99가 척도 값으로 계산에 들어가 1–5 척도에서 “평균”이 19.42까지 올라갑니다. 모든 백분율의 베이스도 유효 응답 10개 대신 전체 12개로 잘못 잡힙니다.
| 코드와 값 레이블 | 빈도 | 유효 백분율 |
|---|---|---|
| 1 = 전혀 동의하지 않음 | 1 | 10.0% |
| 2 = 동의하지 않음 | 1 | 10.0% |
| 3 = 보통 | 1 | 10.0% |
| 4 = 동의함 | 4 | 40.0% |
| 5 = 매우 동의함 | 3 | 30.0% |
| 97, 99 = 결측 (사용자 정의) | 2 | – |
| 유효 베이스 | 10 | 100.0% |
설명용 합성 응답 데이터입니다. 백분율과 평균은 코드로 계산했습니다.