Varför konvertera DTA till SAV?
Både .dta och .sav lagrar rektangulära dataset med variabeletiketter och värdeetiketter, så konverteringen mappar väl. Att konvertera till .sav låter kollegor öppna datasetet direkt i SPSS utan att installera Stata eller gå via en mellanliggande CSV som rensar bort metadata.
Hur man konverterar DTA till SAV
R + haven OPEN-SOURCE
Installera haven, kör sedan read_dta('file.dta') följt av write_sav(df, 'output.sav') för att skapa en SPSS-kompatibel fil där etiketter bevaras.
PSPP OPEN-SOURCE
Öppna .dta via Arkiv > Importera data > Stata, spara sedan som SPSS-format via Arkiv > Spara som. För komplexa dataset med många värdeetiketter är R + haven mer pålitligt.
SPSS APP
Öppna .dta via Arkiv > Öppna > Data (ställ in filtyp till Stata), spara sedan via Arkiv > Spara som i SPSS-format.
Om dessa format
En DTA-fil är nästan alltid en Stata-dataset - det infödda binära formatet för statistikpaketet StataCorp Stata. Du behöver inte en betald Stata-licens för att öppna en: PondPilot öppnar…
Öppna detaljer för .DTA →En SAV-fil är en sparfil skapad av ett specifikt spel eller en emulator. Det finns ingen universell visare - kopiera filen till spelets mapp för sparfiler och ladda den via menyn i spelet.…
Öppna detaljer för .SAV →Kvalitet & vad man bör tänka på
- Variabel- och värdeetiketter följer med när du använder haven - Stata-värdeetiketter blir SPSS-värdeetiketter i den resulterande
.sav-filen. - Statas utökade saknade värden (
.a,.b, ...,.z) blir system-missing i SPSS och kan inte mappas till SPSS användardefinierade saknade koder. - Nyare Stata-format (format 117+, Stata 13 och framåt) stöds fullt ut av haven; om PSPP avvisar en nyare fil, använd R + haven istället.
Vanliga frågor
Behöver jag en Stata- eller SPSS-licens för att konvertera DTA till SAV?
Kommer värdeetiketter att överleva konverteringen?
.sav-filen.Vad händer med Statas utökade saknade värden?
.a, .b, etc., bör du åtgärda dem i R innan du skriver .sav-filen.Fungerar det med stora dataset?
.dta-filer rad för rad och hanterar stora filer; PSPP är mindre testat på mycket stora dataset med många variabler.