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(numeric)、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(Custom Currency)
(2)字符型(string)
例如职工、、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(value 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:认真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、分类汇总根据某分类进行分类汇总计算
例如想知道不同户口的居