SPSS数据属性详解：入门与定义方法

本资源是一份关于SPSS数据属性及其定义方法的入门讲义，由蓝志坚编写。SPSS全称为"Statistical Package for the Social Sciences"，是一款广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析软件。该讲义首先介绍了SPSS的基本概念，它是1968年由美国斯坦福大学的三位大学生开发，随后在1975年由SPSS公司成立，拥有超过30年的历史，全球用户众多，分布在通信、医疗、金融等多个行业。 在SPSS的数据结构中，关键元素包括： 1. **变量名**：每个数据字段的标识符，用于唯一地标识数据中的个体或观测值。 2. **变量类型**：数据的类别，如数值型（连续或离散）、字符型、日期/时间、逻辑型等，决定了后续处理和分析的可能操作。 3. **变量名标签**：提供给用户更直观的理解，通常用来解释变量含义。 4. **变量值标签**：与变量值关联的文字描述，有助于识别特定数值代表的实际含义。 5. **缺失值的定义**：处理不确定或未提供的数据，如用特殊符号或数值表示。 6. **度量尺度**：数据的测量单位，如定性、定量等，影响分析的精度和适用性。 7. **显示属性**：如显示宽度、列宽度、对齐方式等，影响数据在屏幕上的呈现效果。 SPSS的特点在于其操作简便、易学易用，适合非专业用户，特别适合教育科研领域，因为它强调的是数据分析的直观性和实用性。尽管SAS以其功能强大和灵活性受到专业统计人员的喜爱，但SPSS凭借其用户友好界面和针对社会科学的研究设计，成为教育科研人员的首选工具。1988年中国高等教育学会已经将SPSS视为教育科研人员的重要科研工具。 通过学习这份讲义，用户可以掌握如何在SPSS中正确定义和管理这些属性，从而进行有效的数据预处理和深入的统计分析。这对于从事社会科学研究或希望使用SPSS的初学者来说，是一份宝贵的资源。