数据文件比较独特一份数据有數据视图和spss变量类型视图两个界面，准备数据时需要在spss变量类型视图下定义具体的spss变量类型属性分不清spss变量类型类型，也不知道选用哪種测量方式不知道spss变量类型标签值是什么概念，这些往往让许多初学者感到迷茫

今天给大家分享一下小兵的经验。

类别型字符串数据建议优先定义为数字类型+名义测度，并添加相应的标签值

先不着急解释这里面的概念，我们先来看一组大名鼎鼎数据由统计学家Fisher收集整理的鸢尾花卉数据集，包含150个记录分为3类，每类50个数据每个数据包含4个属性。可通过花萼长度花萼宽度，花瓣长度花瓣宽度4個属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，VersicolourVirginica）三个种类中的哪一类。如下：

花萼长度花萼宽度，花瓣长度花瓣宽度4个spss变量类型呢，是具体的数字可比较大小，可加减乘除这类数据我们通常喜欢称之为连续型数值spss变量类型。定义为数字类型标度测量方式，比较好理解

重点是【种类】spss变量类型，它首先是类别型的有3个分类水平，分别是SetosaVersicolour，Virginica比如Setosa这属于字符串类型的数据，我把这类数据称作是类别型字符串數据

比如我们我们有一个spss变量类型是省份，那全国有31个省份它的具体取值是具体的省份名称，比如陕西省河南省，我把这类数据称莋是名义型的字符串数据

现在的问题是，iris数据集中的种类spss变量类型如何定义才合适呢？

一部分读者会说看菜下单，它取值有三SetosaVersicolour，Virginica均是字符串，那我们就把它定义为【字符串】类型【名义】测量方式，试一下

假设我们进行判别分析。看看会发生什么事故

你会發现，被你定义为【字符串】类型的【种类】spss变量类型根本就没有出现在待分析的spss变量类型列表中，判别分析需要【种类】这个spss变量类型可是它现在完全找不到了。判别分析失败

为什么会这样呢？问题就出在字符类型上它不符合统计方法分析的需要。

那怎么办呢萣义为数字类型+名义测度，同时定义标签值属性用数字1代表Setosa，用数字2代表Versicolour用数字3代表Virginica。

再用判别分析测试一下ok，完全没毛病这就昰准确属性的重要性。

此案例也可以提示大家，尽可能地定义和使用spss变量类型标签值在软件中，这一操作十分方便而且好处多多

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