logistic回归分析时，经常需要将本来是连续数据的转换为分类数据，术语上叫做连续数据离散化，Excel用户把这项工作称之为分组，还有一些教材称之为分箱分桶。
举个最简单的案例，将具体的年龄转换为年龄段，将具体的收入转换为收入水平。
01
案例数据和目的
现在我们有一个工龄变量，是连续型的数据，记录的是职工参加工作的年数，现在我有一个任务，就是将工龄转换为分段的。
如何分段？一般是凭专业知识和经验规则，再或者可以考虑使用四分位数法，或五分位数法进行分段。小兵今天这个案例就用SPSS做四分位法分段。
02
四分位法分段
先就“工龄”连续数据，直接在【分析】→【描述统计】→【频率】菜单，做个频率的条形图，观察一下工龄的分布状态。如下：
所谓四分位法分段，即计算四分位数，然后以四分位数为分割点，将连续数据切割为4个水平分组。第一个分割点即Q1（低于Q1），第二个分割点即中位数（Q1~Q2），第三个分割点即Q3（Q2~Q3），以及剩余的Q3~Q4。所以四分位法分箱只需要3个分割点。
03
SPSS可视离散化
读者朋友先不要着急去描述统计计算“工龄”数据的四分位数，小兵今天将使用的是【可视分箱】菜单，这个菜单下，可以自动计算百分位数并分段分组。
依次点菜单【转换】→【可视分箱】，将“工龄”选入要分箱的变量框内。
1）离散化会新生成一个新的分段变量，所以先给新变量命名，比如本例“工龄分箱”；
2）点击【生成分割点】；
弹出对话框，我们在这里设置百分位数分箱。
1）勾选【基于所扫描个案的相等百分位数】，即我们将命令软件按照百分位数来进行分箱；
2）分割点数输入数字3，这个前面我已经分析过了，四分位数法分段，是3个分割点。
返回主对话框，点【生成标签】按钮，我们再给每个分段自动匹配一个标签，通俗点说，就比如数字1代表30岁以下，数字2代表30-40岁之间的。
参数设置搞定。命令执行。
04
结果展示与解读
数据视图下的结果，如上。
对新的【工龄分箱】变量做条形图，如下：
原来是连续数据的，现在被我们强行分割为4个分段或分组，第一组是工龄小于等于3年的，第二组的是工龄在4到7年之间的，以此类推去解释。
再来一个分箱转换前后的对比：
本文完
文/图=数据小兵
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