2.SPSS数据文件的建立和管理-编程知识

数据文件的特点

SPSS数据库文件包括文件结构和数据两部分

SPSS数据文件中的一列数据称为一个变量。每个变量都应有一个名称，即：变量名，变量名是存取SPSS每个变量的唯一标识。

SPSS数据文件中的一行数据称为一条个案(Case)。所有个案组成了 SPSS数据文件的数据部分

STEP1定义SPSS数据文件的结构
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STEP2输入分析数据
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SPSS数据文件的结构是对每列变量及其相关属性的描述，它包括：变量名、变量类型、变量宽度、变量名标签、变量值标签、变量列格式、变量缺失值、变量度量方法等信息，虚线框内的可以忽略。
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1.变量名

2.变量的类型和宽度
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数值型
- 标准数值型
- 逗号数值型
- 点数值型
- 科学计数法型
- 美元数值型
- 用户自定义型：编辑-选项-货币
字符型
字符型数据的默认显示宽度为8个字符位，它不能够进行算术运算，并区分大小写字母。字符型数据在SPSS据处理过中是应用一对双引号起来的，面在入数时不应输人双引号，否则，双引号将会作为字符型数据的一部分。
日期型

3.变量名标签
变量名标签是对变量名含义的进一步解释说明，可以用中文，总长度可达 120 个字符，但在统计分析结果的显示中，一般不可能显示如此长的变量名标签信息。变量名标签这个属性是可以省略定义的，但建议最好给出各变量名的标签
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4.变量值标签
变量值标签是对变量取值含义的解释说明信息。例如：对于性别数据，假定用1表示男，用2表示女。变量值标签可以用中文。变量值标签这个属性是可以省略定义的，但建议对顺序水准和名义水准变量最好给出变量值标签

5.变量缺失值
缺失值在统计分析中是无法直接采用的。在 SPSS 中处理的方法是：在遗漏的数据处填充人某个特定的标记数据。在进行统计分析时，SPSS 将区别对待缺失值和正常的分析数据。
SPSS 中缺失值可以有三种指定方法：

还有另外一种是系统缺失值，用一个圆点表示。这个圆点不等于0，也不等于.00，而是系统默认的缺失值，它一般出现在数值型变量数据中。
注意：字符型变量中的空格或空不是系统缺失值。

6.变量列格式
包括变量的列宽度和数据的对齐方式
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7.变量度量方法
统计分析数据的度量方法可以大致分为定度量和非定度量两类，对应的数据就是定距数据和非定距数据。

定距离数据是指，如人的身高、体重、血压等的连续型数据，也包括如职工人数、课程门数等的离散化的数据。
非定数据包括：顺序水准的数据名水准的数据。
- 顺序水准的数据，如：高、中、低级职称分别用 1、2、3 等表示，年龄段分别用“老”、“中”、“青”等表示。
- 名义水准的数据，男、女性别分别用 1、2表示，民族用“汉”、“回”、“满”等表示。这里，无论是数值型还是字符型都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。