SPSS--数据处理功能——数据整理 (一)
SPSS数据文件的基本加工和处理

横向合并(增加变量 )
遵循条件: (1)至少有一个变量名相同的公共变量-关 键变量; (2)必须均按关键变量排序; (3)数据含义不同的列,变量名不取相同的 变量名.
横向合并(增加变量)
(3)根据情况处理数据 如只合并两个数据文件中变量 名和类型都相同的变量的观测 量时,单击OK即可。 如两文件的变量类型相同,变 量名不同,如 height 和 h ,同 时选中,单击 Pair 按钮将选入 Variables in New Working Data File中。 对于只在一个数据文件中含有 的变量并将其移入新数据文件 变量表中即可。
(2).不同文件中,数据含义相同的列,变 量名和变量类型应相同。
纵向合并(增加个案 )
(1)首先在数据窗中打开一个待合并的 数据文件 (2)按Data→Merge Files→Add Cases 顺序,打开 Add Cases : Read File 对 话框。
纵向合并(增加个案 )
(3) 两个待合并的数据文件中共有的变 量名会被自动对应匹配。
横向合并(增加变量)
(7) 点击Indicate case source as variable 选项,可在合并后的数据文件中的那些 个案来自那个数据文件。 0-第一个数据文件。 1-第二个数据文件
四、数据文件的转置
1. 在主菜单中单击Data-> Transpose菜单选项, 打开该菜单条; 2.把指定转置的数据文件保留的变量,选入 Variables框;
3.SPSS的条件表达式
对条件进行判断的式子。结果取值:结果 为真,若判断条件成立;反之为假。 (1)简单条件表达式 如:数学>80 (2)复杂条件表达式 如:(数学>=80)and not (英语<90)
SPSS操作教程

SPSS操作教程SPSS应⽤(⼀) 统计软件SPSS16.0简介SPSS是世界最著名的统计分析软件之⼀,其版本历经6.0,7.0,13.0,16.0,17.0,迄今已有30余年历史。
SPSS原意为Statistical Package for Social Science,即“社会科学统计包”,2000年正式更名为“Statistical product and Service Solutions”,意为“统计产品与服务解决⽅案”,标志着其应⽤领域的拓展加深。
SPSS功能全⾯,包括数据管理,统计分析、图表分析、输出管理等,提供多种统计分析⽅法,可绘制各种图形。
最突出的优点还是操作界⾯友好,利⽤窗⼝⽅式展⽰各种管理和分析数据⽅法的功能,⽤对话框提供各种功能选择项,相对于需要输⼊命令或编程的其他知名统计软件来说,Spss易学易⽤,故称为⼴⼤⾮统计专业⼈员的⾸选统计软件。
⽬前,spss 已深⼊应⽤于社会科学和⾃然科学的各个领域,发挥着巨⼤作⽤。
1.6.1.2 Spss的启动与退出(和office相类似,略)1.6.1.3 SPSS的主要窗⼝及其功能SPSS的窗⼝都具有典型的Windows风格和功能,具备各种窗⼝控件,主要有3类:数据编辑窗⼝(Data Editor)、结果输出窗⼝(Viewr) 和语法窗⼝(Syntax Editor)。
下⾯介绍前两类的功能及特点。
(1)数据编辑窗⼝(SPSS Data Editor):系统启动后⾃动打开的窗⼝就是数据编辑窗⼝,主要⽤于准备、整理数据以及调⽤统计分析过程等。
系统只能同时打开⼀个数据⽂件,当打开新的数据⽂件时,系统⾃动关闭前⼀个数据⽂件,⼀旦关闭数据窗⼝的SPSS系统也就相应退出。
见图1-2图1-2 SPSS 数据编辑窗的数据窗⼝(2)窗⼝菜单和⼯具栏:窗⼝上⽅的菜单栏提供了SPSS 系统全部可调⽤功能,共有10个选项。
○1 File :⽂件管理菜单,有关⽂件的调⼊、存储、显⽰、和打印等○2 Edit :编辑菜单,有关⽂本的编辑及系统选项设置等。
实验一SPSS的基本操作及数据处理

实验⼀SPSS的基本操作及数据处理1.实验⼀:SPSS的基本操作及数据处理内容:1、收集到以下关于两种减肥产品使⽤情况的调查数据,请问在SPSS 中应如何组织该份资料?2、为研究某地区住户的家庭住房条件和购房意向,进⾏问卷调查。
调查内容包括被调查者的性别、职业、年龄、家庭的⽉收⼊、常住⼈⼝数、现住房⾯积、购房意向等问题。
现调查了2000⼈,得到2000分问卷数据。
(数据⽂件:"住房状况调查.sav")(1)定位到个案号码为122的个案,并将该个案删除。
(2)定位到年龄为32的个案,并插⼊⼀条个案。
(3)选择A1变量,并将其删除。
(4)添加⼀个新的变量。
3、现有两个SPSS数据⽂件,分别为"学⽣成绩⼀.sav"和"学⽣成绩⼆.sav",分布存放了学⽣学号、性别和若⼲课程成绩的数据。
请将着两份数据⽂件以学号为关键变量进⾏横向合并,形成⼀个完整的数据⽂件。
4、针对当前⼤学⽣所关⼼的社会热点问题,以⼩组形式设计⼀份调查问卷并进⾏调查。
试在SPSS中录⼊所获得的调查数据⽣成SPSS数据⽂件。
5、利⽤住房状况调查数据(数据见“住房状况调查.sav”)(1)通过数据排序功能分析本市户⼝和外地户⼝家庭的住房⾯积情况。
(2)分析被调查家庭中有多少⽐例的家庭对⽬前的住房满意且近⼏年不准备购买住房。
(3)分析本市户⼝家庭和外地户⼝家庭⽬前⼈均住房⾯积的平均值是否有较⼤差距,未来计算购买住房的平均⾯积是否有较⼤差距。
(4)分析被调查家庭的⼈均住房⾯积的分布特征。
6、利⽤职⼯问卷调查数据(数据见”职⼯数据.sav”),依据职称级别计算实发⼯作,计算规则是:实发⼯资等于基本⼯资减去失业保险,之后,依据职称1-4登记分别将以上计算结果上浮5%,3%,2%,1%。
7、收集到某菜市场某天若⼲蔬菜的销售单价和销售量的数据,见数据⽂件“蔬菜销售.sav”,现希望计算该菜市场该天蔬菜销售的平均价格。
SPSS 软件功能简介1

常用生物统计软件关键词:SAS,SPSS,S-PLUS,MinitabMinitab,Statistica,Stata,DPS,统计软件R,生物统计软件摘要:生物统计学作为生物研究必不可少的学科,需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。
正文在生物学高度发展的今天,许多与之有关的学科也得到了较快的发展,生物统计学作为生物研究必不可少的学科,需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。
目前,有很多软件可以解决生物统计学研究人员从立项到最后写论文的实际问题。
各个软件开发环境、运行平台和操作方法都各有千秋!现就与之相关的统计软件做简要介绍。
国外常用软件:SAS,美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统,具有完备的数据管理,数据分析和数据展现功能,SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析和质量管理工具,广泛应用与政府行政管理、科研、教育等领域。
SPSS,是世界上最早的统计分析软件,也是现今仅次于SAS的软件工具包,由美国斯坦福大学的三位研究生与20世纪60年代研制,并很快应用于自然科学、社会科学、技术科学等各个领域。
S-PLUS,S-PLUS基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。
作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱,S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法,以及可扩展性。
MinitabMinitab,是美国宾州大学研制的国际上流行的一个统计软件包,其特点是简单易懂,在国外大学统计学系开设的统计软件课程中,Minitab与SAS、BMDP相互并列,有的学术研究机构甚至专门教授Minitab之概念及其使用。
Minitab for Windows统计软件比SAS、SPSS等小得多,但功能并不弱,特别是它的试验设计与质量控制等功能。
MiniTab目前的最高版本为V14.1,它提供了对二维工作表中的数据进行分析的多种功能,包括:基本统计分析、回归分析、方差分析、多元分析、非参数分析、时间序列分析、试验设计、质量控制、模拟、绘制高质量三维图形等,从功能来看,Minitab除各种统计模型外,还具有许多统计软件不具备的功能——矩阵运算。
学会使用SPSS进行数据处理和分析

学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章:介绍SPSS及其基本功能SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款专业的统计软件,可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。
SPSS具有强大的数据处理和展示功能,能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。
本章将详细介绍SPSS的基本功能,包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。
第二章:数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前,首先需要将原始数据导入到SPSS中。
SPSS支持多种数据格式的导入,如Excel、CSV、Txt等。
本章将介绍如何进行数据导入,并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。
此外,还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式,如Excel、Word等,以便后续的数据展示和报告撰写。
第三章:数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作,对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理,以保证数据的准确性和可靠性。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗,包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。
同时,还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置,以便后续的数据分析。
第四章:数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法,可帮助研究者更好地理解数据。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计,包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。
此外,还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表,以便更直观地展示数据的分布和关系。
第五章:统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法,常用于科学研究中的结论判定。
假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。
本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验,包括T检验、方差分析、相关分析等。
同时,还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。
第六章:数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程,而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。
SPSS-1 简介与基本操作

序言
常用的统计分析软件
Excel; ; SAS (Statistical Analysis System); ; SPSS; ; S-Plus; ; Origin; ; R, Minitab, MATLAB, STATISTICA……
SPSS基础 SPSS基础
软件名称
Statistical Package for Social Science Statistical Product and Service Solutions
(PASW Statistics 18)
SPSS基础 SPSS基础
基本窗口
数据编辑窗口( 数据编辑窗口(Data editor) )
功能:对SPSS的数据进行定义、录入、修改、管理等基本操作 功能: SPSS的数据进行定义、录入、修改、 的数据进行定义 的窗口 包含数据视图工作表 数据视图工作表( 包含数据视图工作表(data view)和变量视图工作表 ) (variable view)两部分。 )两部分。 组成:窗口主菜单( 组成:窗口主菜单(Data、Transform、Analyze、Graphs)、 、 、 、 ) 工具栏、数据编辑区、 工具栏、数据编辑区、状态显示区 SPSS运行过程中自动打开;且只能打开一个窗口;运行过程中 SPSS运行过程中自动打开;且只能打开一个窗口; 运行过程中自动打开 无法关闭 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的;窗口 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的; 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的 中的数据以.sav存于磁盘上 中的数据以 存于磁盘上
SPSS统计分析数据转换与整理

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第五节 分类汇总
1. 分类汇总的目的
分类汇总是按照某分类变量进行分类汇总 计算。
例如:某企业希望了解本企业不同学历职 工的基本工资上是否存在较大差距。最简单 的做法就是分类汇总,即将职工按学历进行 分类,分别计算不同学历职工的平均工资, 然后可对平均工资进行比较。
(2)复合条件表达式
又称逻辑表达式,是由逻辑运算符号、圆括
号和简单条件表达式等组成的式子。其中,逻
辑运算符号包括&或AND(并且)、|或OR (或者)、~或NOT(非)。NOT的运算优先 级最高,其次是AND,最低是OR。可以通过圆 括号改变运算的优先级。(nl<=35)and not (zc<3)
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03-2 变量计算的应用举例
利用职工基本情况数据,依据职称级别计 算实发工资,再按职称1至4将实发工资 分别上调50%,30%,20%,10%。
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第三节 数据选取
数据选取就是根据分析的需要,从已收 集到的大批量数据(总体)中按照一定 的规则抽取部分数据(样本)参与分析 的过程,通常也称为抽样。
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4.SPSS函数
SPSS函数是事先编好并存储在SPSS软件 中,能够实现某些特定计算任务的一段计 算机程序。这些程序都有各自的名字称为 函数名。执行这些程序段得到的计算结果 称为函数值。 函数书写的具体形式为:函数名(参数)
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其中,函数名是SPSS已经规定好的,参数 可以是常量(字符型常量应用引号括起来), 也可以是变量或算术表达式。参数可能是一个, 也可能是多个,各参数之间用逗号分隔。
Spss简易教程——数据处理

目录一、变量视图 (2)1、“值” (2)2、“测量” (2)3、“角色”: (3)二、数据视图 (3)1、“值标签” (3)2、“个案排序” (4)3、“转置” (5)4、“汇总” (6)5、“拆分变量” (8)6、“计算变量” (10)7、“重新编码为不同变量” (11)9、“随机数生成器” (17)10、“识别重复个案” (18)三、面对缺失值 (19)1、缺失值分析 (19)2、看缺失值是否为MCAR (21)3、自动插补缺失值(适用于所有缺失值) (22)4、多重插补分析模式 (24)5、多重插补缺失数据 (25)6、修正多重插补 (27)四、异常值识别与处理 (30)1、简介。
(30)2、单变量分析 (31)3、提取异常值 (32)4、多变量 (36)五、统计量分析 (40)1、统计量 (40)2、定性分析:看两个变量间是否相关 (40)3、相关性分析 (42)4、分析两两变量之间关系 (45)六、回归分析 (48)1、变字符串为数字(0-1编法) (48)2、线性回归建模 (51)3、无关系的线性回归展示 (53)4、二值因变量回归模型 (56)一、变量视图1、“值”:定义固定的名义值,如常见的0=男性vs 1=女性,0=未婚vs 1=已婚vs 3=离异2、“测量”:标度:有序:有顺序的“名义”,如职位的等级名义:不进行计算,仅仅只是一个定义3、“角色”:输入:目标:目标变量两者:既是自变量又是因变量无:建模不需要的变量分区、拆分:将数据进行拆分,测量变量和建模变量二、数据视图1、“值标签”:在“值”中等号两边显示的东西的转换2、“个案排序”:根据个案进行排序Or3、“转置”:行变列,列变行4、“汇总”:按照“分界变量”分组,根据“变量摘要”的进行汇总均值e.g:按照“买家省份”进行统计汇总:5、“拆分变量”:按照所选择的“变量”进行分组(图2),然后统计分析就会基于这个“变量”来进行分析(图3)。
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马敬东 华中科技大学同济医学院 医药卫生管理学院
数据文件合并
使用SPSS,用户可以两种丌同的方式从两个 文件中合并数据,即: 合并具有相同变量但丌 同记录的两个文件; 合并具有相同记录但丌同 变量的两个文件。 合并具有不同记录的文件 合并包含有丌同变量的文件
Missing Values(缺失值)
系统缺失值 在数据长方形中任何空的数字单 元都被认为系统缺失值,有点号表示。 用户缺失值 能够区分为什么信息缺失常常是 很重要的。可以指定那些由于特殊原因造成 的信息缺失的值,然后命令SPSS将它们标为 缺失值。
No missing values 无 缺失值,所有值都认为是有 效的。返是缺省情况。 Discrete missing values 对于一个变量可以 输入最多三个离散的(个别 的)用户缺失值。可以对数 字型戒短字符串定义离散的 缺失值。 Range of missing values 所有最高和最低值 乊间(包括最高值和最低值) 被认为是缺似的。对短字符 串变量丌适用。 如果想包括在一个范围内低 于戒高于某一定值的所有值 而又丌知道最低和最高的可 能值是什么,可以为Low 戒 High键入一个星号(*)。
指定文件类型
在打开一个数据文件以前,需要告诉SPSS文件类型是什么。 文件类型从下拉菜单中的下列选项中选择一个: SPSS(*.sav) 在SPSS for Windows戒SPSS for UNIX 中产生和保存的数据文件。 SPSS/PC+(*.sys) 在SPSS/PC+中产生戒保存的数据 文件。 SPSS Portable(*.por) 在其他操作系统(如 Macintosh,OS/2)中产生的可移动的SPSS文件。 Excel(*.xls) Microsoft Excel电子表格文件。 Lotus(*.w*) Lotus1-2-3电子表格文件。 Dbase(*.dbf) Dbase II、III和IV的数据库文件。
建立一个新数据文件
如果你的数据迓丌是计算机文件,可用数据编 辑器来键入数据并产生一个SPSS数据文件。 数据编辑器是简单、有效的类似电子表格的工 具,在开始一个SPSS过程时自动打开。 打开一个SPSS数据文件,从菜单中选择:File Open Data… 返就打开了Open Data File对话框,如下图所 示。
马敬东 华中科技大学同济医学院 医药卫生管理学院
数据文件有多种形式,SPSS可以管理其中 大部分,包括:
由lotus1-2-3, Excel和Multiplan产生的电子 表格文件。 由dBASE和多种SQL格式产生的数据库文件。 用制表符分隔的和其他类型的ASCII码文本文 件。 在其他操作系统生成的SPSS数据文件。
打开一个数据文件
文件名 可以从表中选择一个文件, 也可以输入文件名,目录路径和 文件名,或一个广泛搜索。在缺 省情况下,SPSS在当前目录中寻 找有.sav后缀的所有文件,并将它 们显示在表中。 文件夹 从目录表中选择目录的名 字可以改变目录的位置。在当前 目录以下的各个目录由关闭的文 件夹图示指示。在当前目录以上 的目录则由打开的文件夹图示表 示。当前目录显示在目录表上, 同时也被最后一个(最低)打开 的文件夹图示表示。 驱动器 改变驱动器位置,只需从 可利用的驱动器的下拉菜单中选 取一个。
左侧显示新老数据库中不匹配的变量名,星号表示当前数据集中的变量,加号则 表示添加数据集中的变量。可以通过Rename,对不匹配的变量重新命名然后再 加入。亦可以按住CTRL键,选中两者,然后按Pair按纽,强行加入。
返回
New Working Data File: 合并后新数据集的变量 列表。 Excluded Varialbes:为被纳入的变量。 Match cases on key…:定义关键变量。单选框中 第一个含义为纳入两个文件提供的所有记录,第二 个为以外部数据为主纳入当前文件的变量,第三个 为以当前工作表为主。 Key Variables:用于选入记录匹配使用的关键变 量。 Include Case Source… 在新数据集中加入一个变 量,用以指示记录的来源。
文件信息
工作数据文件
显示工作数据文件中每一个变量的全部字典信息, 从菜单中选择: Utilities File Info 下列信息在输出窗口中显示:变量名、变量的描述 性标识(如果有)、打印和写格式(继数据类型后 是表示最大宽度的数字和小数点位置数,例如F8.2 表示一个数字型变量,最大宽度是8列,其中1列是 小数点符号,2列是小数点的位置)、对于丌同变量 值的描述性值标识。
Add Case过程从第二个文件即 外部SPSS数据文件向当前工作 数据文件追加记录。因此,在合 并数据之前,必须有一个文件是 打开的。 完成这一功能只需在菜单中选择: Data Merge File Add Cases…,此即打开了Add Cases Read File对话框,选好 和当前工作数据文件合并的外部 数据文件后,按下”打开” ,此 即打开了Add Cases Form对话 框,再按下此框中的OK键就完 成了两文件的合并工作。
Break Variable (s):确定分组变量 Aggregate Variable (s):确定被汇总的变量 Name & Label:定义新产生的汇总变量和标签 Function:汇总凼数 Save Number of cases in break group as variable: 用于定义一个新变量以存储同组的记录 数 Create new data file: 创建新的数据文件以存储 汇总结果 Replace working data file: 用汇总结果替换当 前数据
记录排序
记录排序,即对数据文件的行迕行排序。它常 和文件合并、文件分解、生成汇总报告等相联 系。 数据文件中,根据一个戒多个排序变量的值重 排记录顺序,可在菜单中选择Data Sort Cases…
汇总数据
用户可根据一个戒多个分组变量的值对记录迕 行汇总,生成每组只包含一条记录的新数据文件。 结果可以存入新的数据文件,也可以替换当前 的数据文件。 在菜单中选用:Data Aggregate … ,此 即打开了Aggregate Data对话框。
其他SPSS数据文件
显示当前没有打开的SPSS数据文件的字典信息,从菜单中选 择:File Display Data Info… 返样就打开了Display Data Info对话框,指定文件的字典信 息在输出窗口显示出来。
保存数据文件
使得Data Editor成为活动窗口,从菜单中选择:File Save Data ,修改后的数据文件就被保存了,覆 盖了原来的文件。 使得Data Editor为活动窗口;从菜单中选择:File Save As… ,返样就打开了Save Data As对话框, 指定文件名、保存格式和保存路径即可。
变量名必须以字母开头,其它字符可以是任何字母,数字戒@、 #、—、$等符号; 变量名丌能量相混淆); 变量名长度丌得超过八个字符; 丌能用空格和特殊字符(例如:!,?,’,和*); 每一个变量名必须是唯一的,丌允许重复。 变量名丌区分大、小写字母,在SPSS中变量名NEWVAR, NewVar戒newvar是一样的; 丌能使用下列保留关键字:ALL,NE,EQ,TO,LE,LT,BY, OR,GT,AND,NOT,GE,WITH。
行是观测 每一行代表一个个案,即一个观测。例如,每 一个人对于一份问卷的回答就是一个观测。 列是变量 每一列代表一个变量或一个被测量的特征。例 如,问卷上的每一项就是一个变量。 单元包含值 每一个单元包括一个观测中的单个变量值。 单元是观测和变量的交叉。单元只包括数据值,这与电子 表格程序不同,Data Editor的单元不能包括公式。 数据文件是长方形的 数据文件的范围是由观测和变量的 数目决定的。可以在任一单元中输入数据。如果在定义好 的数据文件边界以外键入数据,SPSS将数据长方形延长到 包括那个单元和文件边界之间的任何行或列。在数据文件 边界内没有“空的”单元。对于数字型变量,空单元被转 换成系统缺失值。对于字符串变量,空单元被认为是一个 有效值。
定义变量
对一个新的数据文件定义变量,可以
产生自己的变量名; 提供描述性变量和数值标识; 对于缺失值用特殊编码; 制定丌同格式(如字符串,日期和时间)。
对一个已存在的数据文件定义变量,可以
改变一个变量的名字、格式戒其它特征
Variable Name(变量名)
对于新变量的缺省名是由前缀Var及其后的五位数组成(如 Var00001, Var00002等)。为了改变变量名,只需在 Variable Name文本框中输入新的名字。 下列规则适用于有效的变量名
Type(变量类型)
在缺省情况下, SPSS认为所有新变 量都是数字型的。 在Variable View视 图中在Type返一列 可以改变变量类型。 将鼠标单击需要定 义的变量所对应的 单元格,再单击, 就会弹出Variable Type子对话框,如 图所示。
Numeric 有效值包括数字、前面的加号戒减号,以及一个小数点 符号。数字型变量的最大宽度是40个字符;小数位置的最大值是16。 Comma 有效值包括数字、前面的加号戒减号、点号作为小数点 符号以及多个嵌入的逗号作为千位分界符。 Dot 有效值包括数字,前面的加号戒减号、用作小数点符号的逗号, 以及作为千位分界符的多个嵌入的点号。 Scientific notation 科学记法数字型。有效值包括所有有效的数 字值和用一个E,加上加号戒减号表示的科学记数法。 Date 有效值是时间和日期。从表中选择一种格式。 Dollar 有效值包括一个美元符号,作为小数点符号的点号和作为千 位分界符的多个逗号。 Custom Currency 如果产生了任何定制的货币符号格式,可以 指定它们为显示格式。 String 有效值包括字母、数字和其它字符。输入字符数目的最大值 (即变量的最长有效字符串值)。具有少于戒等于八个字符的字符串 变量是短字符串,多于八个字符的是长字符串。长字符串变量的使用 受到严格控制,在多数SPSS过程中丌能使用。