變數檢視：變數檢視用於管理變數的屬性，包括變數名稱，型別，標籤，缺失值，度量標準等屬性。
資料檢視：資料檢視用於管理錄入的資料，一行表示一條記錄在不同變數下的值，一列表示相同的變數在不同記錄中的值。
變數型別：spss主要包括 3 種型別，分別是：數值型，字元型和日期型，
根據不同的顯示方式，數值型又被細分為 6 種，為了便於統計計算，通常盡可能將變數型別定義為數值型的。
度量標準：在spss 中，按照對事物描述的精確程度，可以將變數分為 3 種度量標準，度量（scale），名義（nominal），序號（ordinal），因為不同的變數度量標準適用不同的統計模型，因此正確定義乙個變數的度量標準很重要。
度量（scale）變數：通常也稱為連續變數，表示變數的值通常是連續的，無界限的，如員工收入，企業銷售額等。
名義（nominal）變數：通常也稱為無序分類變數，表示變數的值是離散的，相對有限個數的，通常變數值的個數不超過 10 個，但值之間沒有順序關係的，如性別。
序號（ordinal）變數：通常也稱為有序分類變數，表示變數的值是離散的，相對有限個數的，但值之間是有順序關係的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，這些值之間存在順序大小關係。
1、「序號」一般是用來定義等級差別的，例如對某個餐廳滿意度，就可以用序號來表示，1、2和3分別代表滿意，一般和不滿意。
2、「名義」一般是用來代表某物的乙個屬性，沒有任何比較排序的意義，只是說這個物有這個屬性而已，例如人有男女之分，還有你說的「工號」也只代表工人的乙個屬性而已。
3、「度量」則表示可以不僅可以進行排序而且還能對結果進行加減的一種屬性，例如「職工收入」，「體重」等等。
spss回歸分析 SPSS之回歸分析
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正態分佈也叫常態分布，在我們後面說的很多東西都需要資料呈正態分佈。下面的圖就是正態分佈曲線，中間隆起，對稱向兩邊下降。下面我們來看一組資料，並檢驗 期初平均分 資料是否呈正態分佈 此資料已在spss裡輸入好 在spss裡執行 分析 描述統計 頻數統計表 選單見下圖，英文版的可以找到相應位置 然後彈出...
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