SPSS 操作指南 一、SPSS 数据的结构和定义方法（variable view ） 1、变量名（Name） 2、数据类型、宽度、列宽度 （1）数值型。例如工资、年龄、成绩的取值。 包括标准型（nu meric）、科学计数法型（Scientific notation）、逗号型（comma）、圆点型（Dot）、美元符号型（Dollar）、用户自定义型（Cu stom Cu rrency ）。 （2）字符型（string）。例如职工号码、姓名、性别等。 （3）日期型（Date）。用来表示日期或时间。 3、变量名标签（Label） 对变量名含义的进一步解释说明。 4、变量值标签（v alu e labels） 对变量取值含义的解释说明信息，对于品质型数据尤为重要。例如 1 表示男，2 表示女。 5、缺失数据（missing） 对于收集上来的数据有缺失或异常值的处理。 字符型变量或数值型变量，可以是 1 至 3 个特定的离散值（discrete missingvalues） 数值型变量，哟过户缺失值可以在一个连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外的离散值（Range plus one optional discrete） 6、度量尺度（measure） 定距型数据（Scale），通常是指诸如身高、体重、收入等的连续型数据。也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。包括了等距量表和等比量表。 定序型数据（ordinal）具有内在的固有大小或高低顺序，不同于定距型数据，一般可以用数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别为 1、2 和 3 表示。 定类型数据（norminal）没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别、民族等。 操作：仔细看看居民储蓄的数据，理解数据结构的含义。 二、分类汇总的操作 界面调整至左下角的 data view 。 1 、分类汇总 按照某分类进行分类汇总计算。 例如想知道不同户口的居民取款金额是否较大差距。例如不同年级学生的平均满意度。 步骤： 1）data—Aggregate，出现如下图对话框： 2）分类变量选到break variables 3）汇总变量选到Aggregate Variables 4) 单击Function 按钮，指定对汇总变量计算哪些统计量。SPSS 默认计算均值。 5）指定分类汇总结结果保存到何处。有两种选择：第一、Create new data file,表示将结果存放到系统默认的名为 aggr.sav 的 SPSS 数据文件中，可以单击File按钮，重新指定文件名；第二，Replace w orking data file，表示用分类汇总结果覆盖数据编辑窗口中的数据。一般选择前一种方式。 6）单击Na...
