SPSS-數據處理-數據變量

spss工具中”行“用【個案】表示，“列”用【變量】表示。變量其實也就是我們在數據庫中稱之為字段的概念。但是在統計學中，我們稱之為變量。

接下來主要介紹兩點有關變量的基礎知識：一、變量的數據類型         二、變量的尺度

一、變量的數據類型

從所周知，變量分為不同的數據類型，分別是：a：數值型數據、b：字符型數據、c：日期型數據。

a:數值型數據：直接使用自然數或度量單位進行計量的數值數據。例如：收入、年齡、體重、身高這幾個變量均為數值型數據?？梢灾苯佑盟阈g運算方法進行匯總和分析，這是區分是否是數值型數據的重要特征。

b:字符型數據：也成為文本數據，由字符串組成，它是不能進行算術運算的文字數據類型。它包括中文字符、英文字符、數字字符（非數值型）等字符。例如姓名、性別、省份這幾個變量均為字符型數據。字符型數據是一種分類數據，例如性別可以分為男、女兩類。省份可以分為好多省，我們可以通過對這些分類數據進行分類研究，從而更全面的掌握事務特征。

c:日期型數據：用于表示日期或時間數據，它可以進行算術運算，所以它是一種特殊的數值型數據。主要應用在時間序列分析中。

二、變量的尺度

上面介紹的數據類型主要是數據庫中的語言，有的時候僅用數據類型不能準確的說明變量的含義和屬性。為了更好的說明變量的含義和屬性，在統計學中就采用了變量尺度這個概念。舉例：

職業變量，1代表白領、2代表藍領、3代表金領，這時1、2、3只是個標記，屬于并列關系，沒有次序關系。

職級變量，1代表初級、2代表中級、3代表高級，這時1、2、3不只是個標記，還有次序關系。

年齡變量，1代表1歲、  2代表2歲、 3代表3歲，  這時1、2、3不只是個標記，還有次序、大小關系，可以做算術運算。

職業職級年齡三個變量的數據類型都是數值型，但數值的集體含義不同，適用的統計方法也不同，這時就必須給數據變量增加一個測量尺度屬性。

尺度屬性從低到高分為四個層級：a：定類尺度、b：定序尺度、c：定距尺度、d：定比尺度。

a：定類尺度：是對事物類別和屬性的一種測度。               特點：其值只能代表事物的類別和屬性，不能比較各類別之間的大小，例如性別、職業這兩個變量。spss中用【名義（N）】表示。

b：定序尺度：是對事物之間等級或者順序的一種測度。   特點：其計算結果只能排序，                    不能進行算術運算，                 例如學歷、職級這兩個變量。spss中用【序號（O）】表示。

c：定距尺度：是對事物次序之間間距的一種測度，只可以進行加減運算、不能進行乘除運算，不僅能對事物進行排序，還能準確計算次序之間的差距是多少，例如溫度、時間這兩個變量。spss中用【度量（S）】表示。

d：定比尺度：是測量兩個測量值之間比值的一種測度。它能夠進行加減乘除運算，例如收入、用戶數這兩個變量。它與定距尺度最大的區別在于它有一個固定的絕對“0”值，而定距尺度沒有。在定距尺度中“0”不表示沒有，它只是一個測量值；而在定比變量中“0”就表示沒有。spss中用【度量（S）】表示。