从 SPSS 调用 R

IBM® SPSS® 可与 R 通信。就这一点来说，这是一个高度保密的秘密，依据是 R 博客圈的低活动水平。这种有趣的低极性并不奇怪：SPSS 用户通常是仅使用 SPSS 执行其数据分析的人；而 R 用户熟悉在使用 R 的过程中应用聪明的诀窍。想要分析 .sav 格式的数据的 R 用户通常会在 SPSS 中打开该文件，将它保存为逗号分隔值 (CSV) 格式，然后使用 read.csv() 方法在 R 中打开结果。一种更清楚的方式是从 SPSS 保存为 SPSS Statistics Portable (POR) 格式，然后使用来自 foreign 库的 read.spss() 方法打开结果。此方法通常有效，只需几十行 R 代码来处理类别、缺少的值、时间变量和其他在转换过程中丢失或损坏的特性。如果您需要将数据从 R 返回到 SPSS，那么返回旅程更加麻烦。

尽管数据操作很单调，但您肯定不需要插件来连接两个应用程序，就可以使用它们。那么生产力的提升值不值得学习该插件所花的精力？是否能带来生产力提升或一种不同的优势？对于这些问题，答案是肯定的。从一种数据格式转换为另一种总是棘手且耗时。从 SPSS 使用 R 时，您可向 SPSS 数据应用 R 函数，同时保持原始数据库的完整性。从 SPSS 使用 R，您可向 SPSS 数据应用 R 函数，同时保持原始数据库的完整性。

使用 R 集成插件还有一个优势。在 R 和 SPSS 都用在相同的数据上时，R 集成插件的使用可促进可重复性研究。

可重复性研究

可重复性研究主要是一种组织原则。给定原始数据文件和语法文件，可以从这两个文件重新创建分析的每一步。几个月后，如果您需要返回到问题中获取更多数据或执行新分析，可以重新构建原始项目。借助 SPSS，您可为在数据上运行的每个过程保留一条记录，无论是转换该数据，创建新变量还是分析。如果 R 在分析中发挥着作用，无论是帮助记录变量还是提供一个 SPSS 中目前没有的函数，在同一个语法文件中同时维护 SPSS 和 R 语法都具有价值。您可从同一个 SPSS 语法文件运行 SPSS 和 R 代码，并将它应用到同一个数据库。每个部分都保持在一起。

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扩展 SPSS 的功能

在之前的一篇文章中，我认为数据分析师应学习 R。简言之，统计领域的大多数进步都是首先以 R 包的形式出现的，随后才添加到下拉菜单中。R 为 SPSS 用户提供了更多工具来完成工作，而且尽管您可在 SPSS 外通过导出数据来实现这些工具，但数据导出绝不是无缝的。借助 R 插件，您可保留 SPSS 数据库的所有特性，特别是类别数据的标签和长长的描述符。

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R 扩展

SPSS 允许您创建更多菜单项并将它们添加到现有的菜单栏。具体来讲，R 函数可捆绑为插件并通过菜单提供给您。您无需 R 编程知识，即可在 R 中实现一个函数。扩展的编写不属于本文的介绍范畴，但它们是学习使用 R 插件的重要原因。通过此插件，您可将 R 函数提供给不熟悉 R 的 SPSS 用户。

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找到并安装该插件

该插件的安装非常简单，但过程确实包含一些障碍。一方面，您必须打开多个页面，才能到达实际的下载页面。您需要在 IBM developerWorks 注册（如果还未注册）。它是免费的。

安装过程中的另一个障碍是，该插件仅适用于一个 R 版本，不一定是当前版本。您需要哪个 R 版本，取决于您正在运行的 SPSS 的版本。不幸的是，下载页面没有指明。但是，对于 SPSS 22 版，可使用 R-2.15。对于 SPSS 21 版，可使用 R-2.14.0。

需要注意，R 集成插件是特定于 R 版本的。例如，对于 SPSS 21 版，您必须安装 R-2.14.0。如果安装 2.14.1 或 2.14.2，它将不起作用。在安装过程中，该插件会寻找一个包含正确的 R 版本的文件夹。例如，如果您在 Windows® 上使用 SPSS 21 版，它将寻找 C:/Program Files/R/R-2.14.0。如果安装程序无法找到它想要的文件夹，它会向您询问 R 的位置。通过此询问，您可推断您需要的准确的 R 版本：

1. 从 r-cran 获取合适的 R 版本，然后下载并安装它。

   如果您已使用一个不同的 R 版本并希望将它保留为默认版本，一定要取消选中 Store version number in registry 复选框。如果您想要安装 R 包来用于 SPSS，您需要从该 SPSS 所使用的 R 版本安装它们。为当前版本下载的 R 包对 R 集成包不可见。

2. 要找到要下载的插件，可单击 SPSS 中菜单栏中的 Help > Working with R 来搜索打开页面。

3. 在该页面的中部，单击 SPSS 插件的链接。

   SPSS 有许多插件，但选择针对 R 的一个。此链接会将您带到 IBM 下载的登录屏幕。

4. 在登录页面上，登录或注册（注册免费）。前进到下载页面。

5. 每个 SPSS 版本都拥有自己的插件。找到适合您的版本的插件，下载它，然后安装它。

   在此阶段，如果您没有安装正确的 R 版本，您会看到一条消息表明安装程序无法找到它。请安装一个不同的版本，然后再试一次。

6. 如果安装成功，安装程序会显示一个较大的文档文件。

   安装该插件后，可从 SPSS 的 Programmability > R plugin 下的 Help 菜单找到此文件。 Working with R 菜单命令现在指向更多文档和教程。

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从 SPSS 使用 R

R 集成插件做两件事：它在 SPSS 和 R 之间建立通信，它为 R 提供一个函数包，并使用该函数包来将 SPSS 数据结构转换为 R 对象。

开始学习 R！

打开一个语法文件，键入以下行。单击绿色箭头以选择并运行该命令：

BEGIN PROGRAM R. cat("/t/tHello R!/n") END PROGRAM.

行 BEGIN PROGRAM R. 启动 R 并加载必要的数据管理函数库。它也会为 R 设置几个选项变量，这些变量会覆盖您可能在 .First() 函数中设置的任何选项。

这里的第一行和最后一行遵循 SPSS 语法代码的约定，以句点 (.) 结尾。这两行 之间 的所有代码解释为 R 代码，必须遵守 R 语法规则，所以没有句点来标记一行结束。

当 SPSS 处理到 END PROGRAM. 语句时，它将后续命令解释为 SPSS 语法，但它不会退出 R 会话。一个 R 代码块创建的所有变量可在 SPSS 会话期间用于后续 R 代码块。

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将数据读取到 R 中和将更改返回到 SPSS

从 SPSS 调用的 R 代码块可通过平常的方式从外部来源读取和写入数据。但是如果您从 SPSS 运行 R，这肯定是因为您想访问一个 SPSS 数据库。我创建了一个简单的测试数据库来演示不同的数据类型，该数据库可下载获得。考虑清单 1中的代码。

清单 1. 读取和写入一个数据库

BEGIN PROGRAM R.  # Pull the data into a data frame testData = spssdata.GetDataFromSPSS()   # Pull the data dictionary into another data frame testDict = spssdictionary.GetDictionaryFromSPSS()  # Take a look  print(testData)  print(testDict)  # Check what data types the variables of the R data frame have  lapply(testData, class)  # Set up a new SPSS database with the same dictionary  spssdictionary.SetDictionaryToSPSS("Test2",testDict)   # Copy the data to the new SPSS database spssdata.SetDataToSPSS("Test2", testData)   # Tell SPSS you're done creating data spssdictionary.EndDataStep()   END PROGRAM.

运行此代码时，清单 2中的输出应显示在一个 SPSS 输出文件中。

清单 2. 读取和写入一个数据库的输出

CustName Age Rating        Date Weight  1 Mary                  21      1 13594608000   55.2  2 John                  45      3 13594694400   73.4  3 Henry                 33      2 13563244800   80.0                                 X1    X2              X3 X4                   X5  varName                  CustName   Age          Rating Date                 Weight  varLabel            Customer Name   Age Customer rating Date of first trans  Weight  varType                        20     0               0 0                    0  varFormat                     A20    F8              F6 ADATE10              F5.1  varMeasurementLevel       nominal scale         ordinal scale                scale   $CustName  [1] "factor"    $Age  [1] "numeric"    $Rating  [1] "numeric"    $Date  [1] "numeric"    $Weight  [1] "numeric"

发生了什么？

SPSS 作为一个数据仓库的不错优势在于您可创建详细的数据字典。您可将其中一些信息 —变量类型和名称— 作为类和变量名存储在一个 R 数据框架中，而不会损失细节。R 集成插件支持从活动的 SPSS 数据集创建两个数据框架：一个用于数据，一个用户数据字典。

从 SPSS 向 R 的数据转换

从测试数据库依次查看每个变量，看看在读入 R 时发生了什么：

• CustName 。 此变量是 SPSS 中一个长度为 20 的字符串变量，具有名词类型。它在 R 中变成了一个因子 (factor)。
• Age 。 此变量是 SPSS 中一个长度为 6 的非小数数字，具有标量类型。它在 R 中变成了数字。
• Rating 。 此变量是一个序数类型的数字。在 SPSS 中为这些数字编码提供了在转换中丢失的描述性标签（有关类别数据的更多信息，请参阅使用类别）。
• Date 。 此变量是一个日期，格式为 dd-mmm-yyyy 。它在 R 中变成了数字（有关日期的更多信息，请参阅使用日期）。
• Weight 。 一个在 SPSS 中格式化为拥有一位小数的数字变量。它在 R 中变成了数字。

数据字典

数据字典可导入到 R 中的一个数据框架中，如清单 1所示。您不需要此字典即可在 R 中处理数据，但您需要构建一个数据字典才能创建 SPSS 数据库。数据字典是一个包含字符矢量的数据框架。SPSS 数据库的每个变量对应于它的一列，字典中的每个条目对应于一行。从清单 2中的示例可以看到，有许多格式类型可用。R 插件的文档中提供了完整列表。

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使用日期

R 集成函数 spssdictionary.GetDictionaryFromSPSS() （没有参数）将日期转换为数字。您获得的数字是从 1582 年 10 月 10 日午夜开始所经历的秒数。

为了转换日期变量以用在 R 中，我可添加 testData$Date = as.POSIXlt(testData$Date, origin="1582-10-10") 。也可利用 GetDataFromSPSS() 函数的一个有用的参数（参见清单 3）。

清单 3. 将日期从 SPSS 读入 R 中

BEGIN PROGRAM R.  # Pull the data into a data frame adjusting for dates testData = spssdata.GetDataFromSPSS(rDate="POSIXct")  testDict = spssdictionary.GetDictionaryFromSPSS() print(testData)  END PROGRAM.                  CustName Age Rating       Date Weight  1 Mary                  21      1 2013-07-31   55.2  2 John                  45      3 2013-08-01   73.4

将时间数据写入 SPSS

清单 4中的示例展示了如何将日期-时间数据从 R 写回到 SPSS 中。文件 IBM.csv 包含从 Yahoo.com 上著名的金融网站获取的 IBM 证券的 NYSE 证券市场数据的一条记录。在这里，您可以看到从 2013 年 8 月 8 日读回的前几行数据。

清单 4. 将日期从 R 写入 SPSS

Date Open High Low  Close Volume Adj Close 28/08/2013 182.68 183.47 181.1 182.16 3979200 182.16 27/08/2013 183.63 184.5 182.57 182.74 3179300 182.74 26/08/2013 185.27 187  184.68 184.74 2170400 184.74 23/08/2013 185.34 185.74 184.57 185.42 2292700 185.42 22/08/2013 185.65 186.25 184.25 185.19 2354300 185.19 21/08/2013 184.67 186.57 184.28 184.86 3551000 184.86

我可将该数据读入到 SPSS 中，但日期格式不是 SPSS 日期-时间向导支持的格式。R 会救援任务！从 SPSS 使用 R 语法，我可从 R 打开该文件，将日期转换为一种合适的格式，然后使用结果创建一个 SPSS 数据。这是操作步骤：

1. R 集成插件的默认工作目录在 SPSS 程序目录树的深处。这不是您想要的。将工作目录设置为您的数据文件的位置，以便 R 可找到它。
2. 这些代码行以字符格式读入日期，使用 1582 年 10 月 10 日作为正确的开始日期来将它们转换为 UNIX® 可移植操作系统接口 (POSIX) 格式。
3. spssdictionary.CreateSPSSDictionary() 函数自动化了构建数据字典的一些特性。格式 DATE11 调用日期格式 28-Aug-2013。
4. 创建数据库并填充它。

清单 5展示了如何执行这些步骤。

清单 5. 将数据直接读入 R 中并使用它们创建一个 SPSS 数据库

BEGIN PROGRAM R. # Set the working directory setwd("C://Users//Catherine//SPSSWork") # (1) IBM = read.csv("IBM.csv", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE) PosixDate = as.POSIXct(strptime(IBM$Date, format="%d/%m/%Y") ,   format="d-b-Y",origin="1582-10-10") # (2) IBM.spss = data.frame(Date=PosixDate, IBM[,-1]) head(IBM.spss)  # Create the data dictionary (3) IBM.dict =    spssdictionary.CreateSPSSDictionary(c("Date","Trading date", "0", "DATE11","scale"),   c("Open","Opening price","0","F8.2","scale"),  c("High","High price","0","F8.2","scale"),  c("Low","Low price","0","F8.2","scale"),  c("Close","Closing price","0","F8.2","scale"),  c("Volume","Trading volume","0","F8.2","scale"),  c("AdjClose","Adjusted closing","0","F8.2","scale") )  # Create the new database (4)  spssdictionary.SetDictionaryToSPSS("IBM",IBM.dict) spssdata.SetDataToSPSS("IBM",IBM.spss) spssdictionary.EndDataStep()  END PROGRAM.

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使用类别

我的简单示例没有很好地处理类别变量 Rating 。R 获取了该变量的数字代码，但没有获取该变量可能使用的不同级别的描述性标签： Poor 、 Average 和 Excellent 。

您可对该问题采取一些操作。清单 6中所示的 factorMode 参数导入类别级别，而不是数字值。

清单 6. factorMode 参数

BEGIN PROGRAM R.  testData = spssdata.GetDataFromSPSS(rDate="POSIXct", factorMode="labels")  testDict = spssdictionary.GetDictionaryFromSPSS()  print(testData)  END PROGRAM.                CustName Age    Rating       Date Weight  1 Mary                  21      Poor 2013-07-31   55.2  2 John                  45 Excellent 2013-08-01   73.4  3 Henry                 33   Average 2012-08-02   80.0

为类别变量构建一个字典

factorMode 参数依据我想要类别变量的数字代码还是值，为我提供了一种选择。但如果我想要使用类别数据创建一个 SPSS 数据库，我需要更多选择。解决方案就是向数据字典添加另一种结构。清单 7中的示例演示了如何从一个包含因素的 R 数据框架构建一个 SPSS 数据库。

基础 R 捆绑了流行的鸢尾属植物数据集。它是一个包含 4 个数字变量和一个因素（表示 3 种特殊的鸢尾属植物物种之一）的数据框架。为了在 SPSS 中构建一个数据库，我完成了以下步骤：

1. 为鸢尾属植物数据创建一个数据字典。

   此字典是一个包含 5 列的数据框架（鸢尾属植物数据集的每个变量一列）。

2. 为该因子创建一个类别字典。

   这里的 R 结构很复杂。它是一个长度为 2 的列表。第一个组件包含各个因子的名称。第二个组件是一个嵌套列表。每一项都是一个长度为 2 的列表：一个组件表示数字代码，另一个组件表示它们的标签。

3. 通过 “设置” 数据和类别字典来开始创建一个 SPSS 数据库。
4. 填充数据库。
5. 结束数据步骤。

6. 运行代码。

   这么做会在 SPSS 中创建一个数据库，但不会将它保存到磁盘。这个活动数据库会保留原样。

清单 7. 为类别数据构建一个字典

BEGIN PROGRAM R. data(iris) head(iris) iris.dict = vector(mode="list", length=5) # Name the columns names(iris.dict) = paste("X", 1:5, sep="") # Fill in the numeric variables  for(i in 1:4){ iris.dict[[i]] = c(names(iris)[i],"","0","F3.2","scale") }  # # Fill information for the category iris.dict[[5]] = c("Species","Species of Iris","0","F3","nominal") # Square it off and add row names iris.dict = data.frame(iris.dict) row.names(iris.dict) = c("varName","varLabel","varType","varFormat",  "varMeasurementLevel") # # Now build the category dictionary iris.cat = vector(mode="list",length=2) names(iris.cat) = c("name","dictionary") iris.cat$name = "Species"  # Note that the dictionary is a list of lists # With only one category, the first list has length 1 # The dictionary list contains two lists #  iris.cat$dictionary = vector(mode="list", length=1) iris.cat$dictionary[[1]] = list(levels=c(1,2,3),   labels=levels(iris$Species))  # # Now build the SPSS database. spssdictionary.SetDictionaryToSPSS("Iris", iris.dict, iris.cat) spssdata.SetDataToSPSS("Iris", iris, iris.cat) spssdictionary.EndDataStep()  END PROGRAM.

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结束语

R 集成包包含许多函数来实现从 SPSS 向 R 的无缝迁移。例如，SPSS 在定义丢失的值方面具有比 R 更高的灵活性。R 集成包包含管理丢失值的函数，以便在从 SPSS 传递到 R 和反向传递时不会丢失任何信息。另一个重要的特性是创建使用 R 的 SPSS 扩展的能力。可向 Analysis 菜单添加菜单项来使 R 函数可在活动数据集上运行，而无需在语法文件中编写显式代码。通过这种方式，您可向没有 R 知识的用户提供 R 的功能。R 集成包为同时使用 SPSS 和 R 的数据分析师提供了许多优势。

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