在進行量化研究與統計分析時，變數重新編碼 (Recode) 是最基礎也最重要的資料處理步驟之一。無論你是需要將「年齡（連續變數）」轉換為「年齡層（類別變數）」，或是處理問卷中的「反向題計分」，這篇教學都將透過模擬數據，一步步帶你完成操作。
一、為什麼需要「變數重新編碼」？
在 SPSS 中，我們通常在以下三種情況下使用重新編碼功能：
1.連續變數轉類別變數：例如將具體的薪資數字（35,000元）轉換為薪資等級（低/中/高）。
2.反向題處理：在李克特量表 (Likert Scale) 中，將負面問項的分數翻轉（例如1分變5分，5分變1分）。
3.合併組別：當某些組別樣本數過少時，將其合併到相鄰組別。
p.s. 建議使用「重新編碼成不同變數」(Recode into Different Variables)，而不要使用「重新編碼成相同變數」。這樣可以保留原始資料，避免操作錯誤導致數據永久遺失。
二、「員工滿意度調查」模擬數據
接下來，我們將使用模擬的一份「員工滿意度調查」數據進行說明。
（一）變數說明
1.ID：員工編號
2.Age：實際年齡（連續變數）
3.Stress_Level：工作壓力指數（1-5分，1代表壓力極低，5代表壓力極大）。這是一道反向題，我們希望分數越高代表「抗壓性越好」或「狀態越好」，因此稍後需要反向計分。
三、變數重新編碼情境：連續變數轉類別變數 (年齡分組)
如果希望將年齡（Age）變數轉換為三個年齡層：
1.青年組：30歲 (含) 以下
2.壯年組：31 – 50 歲
3.資深組：51 歲 (含) 以上
則需要在SPSS上方選單點選【轉換】→【重新編碼成不同變數】。
接著，將「Age」變數移入中間的框框，並在右側【輸出變數】的名稱與標籤欄位輸入新變數名稱（例如：Age_Group），點擊【變更】。
再點擊【舊值與新值】按鈕並設定分組邏輯：
（一）青年組 (<= 30)
左側選【範圍，從最低到值】，輸入30。
右側【值】輸入1。
點擊【新增】。
（二）壯年組 (31-50)
左側選【範圍】，輸入31至50。
右側【值】輸入2。
點擊【新增】。
（三）資深組 (>= 51)
左側選【範圍，從值到最高】，輸入51。
右側【值】輸入3。
點擊【新增】。
點擊【繼續】，回到主畫面後點擊【確定】就可以看到出現一欄新的變數了。
最後，可以到【變數視圖】將新變數「Age_Group」 的【值】設定標籤（1=青年, 2=壯年, 3=資深），詳細設定方式可以參考下面這篇文章↓
【變數設定編輯（Variable Setup） ─ IBM SPSS操作說明】
四、變數重新編碼情境：反向題計分
如前所述，工作壓力指數是一道反向題，我們希望分數越高代表「抗壓性越好」，因此需要將Stress_Level進行反向計分，即：
原始5分→新1分；
原始4分→新2分；
原始3分→新3分；
原始2分→新4分；
原始1分→新5分。
此時，同樣在SPSS上方選單點選【轉換】→【重新編碼成不同變數】。
點擊【重設】清除剛剛的設定，並將「Stress_Level」移入中間框框，再將輸出變數名稱設定為「Stress_Level_New」（或其他名稱亦可），點擊【變更】。
接下來，則需要在【舊值與新值】中設定反向邏輯，
左側【舊值】輸入1，右側【新值】輸入5，點擊【新增】；
左側【舊值】輸入2，右側【新值】輸入4，點擊【新增】；
左側【舊值】輸入3，右側【新值】輸入3，點擊【新增】；
以此類推完成4→2和5→1。
點擊【繼續】與【確定】，就可以看到出現一欄新的變數了。
以上為變數重新編碼─IBM SPSS的說明，若有SPSS相關需求再請與我們聯繫，也請給我們一個google好評，謝謝~
