IBM 15 Manuale Utente

117

A number of comparison functions can be used to analyze multiple-response data, including:

value_at

first_index / last_index

first_non_null / last_non_null

first_non_null_index / last_non_null_index

min_index / max_index

For example, suppose a multiple-response question asked for the first, second, and third
most important reasons for deciding on a particular purchase (for example, price, personal
recommendation, review, local supplier, other). In this case, you might determine the importance
of price by deriving the index of the field in which it was first included:

first_index("price", [Reason1 Reason2 Reason3])

Similarly, suppose you have asked customers to rank three cars in order of likelihood to purchase
and coded the responses in three separate fields, as follows:

customer id

car1

car2

car3

101

1

3

2

102

3

2

1

103

2

3

1

In this case, you could determine the index of the field for the car they like most (ranked #1, or
the lowest rank) using the

min_index function:

min_index(['car1' 'car2' 'car3'])

For more information, see the topic

in Chapter 8 on p. 135.

The special

@MULTI_RESPONSE_SET function can be used to reference all of the fields in a

multiple-response set. For example, if the three car fields in the previous example are included in
a multiple-response set named car_rankings, the following would return the same result:

max_index(@MULTI_RESPONSE_SET("car_rankings"))

You can type CLEM expressions manually or use the Expression Builder, which displays a
complete list of CLEM functions and operators as well as data fields from the current stream,
allowing you to quickly build expressions without memorizing the exact names of fields or