spss中度量标准的设置(spss度量标准没有度量)

1. spss度量标准没有度量

度量标准实际就是测量标准，标准分为类别、顺序、比较和比例，对应类别或名义量表、顺序量表、比较火等距量表、比例量表，要根据题目的测量标准选择度量标准。软件中的度量对应比较和比例量表。

SPSS里的测量尺度分3种：

第一种：定类变量Nominal，举例性别职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；

第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；

第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

SPSS里的测量尺度分3种：

第一种：定类变量Nominal，也叫类别变量，称名变量。举例性别职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；

第二种：定序变量Ordinal，也叫顺序变量、等级变量。举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；

第三种：定距(也叫等距变量)定比(也叫等比变量或比率变量)变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

可以

标准差只是一组数据离散程度的一个量度，通过对两组数据标准差的比较，我们可以得知那一组数据更为稳定，所以，标准差的大小与这组数据的数值有关，可以比一大。

Spss，内部一致性信度分析用的是科隆巴赫阿尔法系数。在spss度量下拉菜单当中，找到克隆巴赫阿尔法系数，点击按钮就可以求出内部一致性信度

转换-重新编码为相同变量;

点击旧值和新值,分别输入旧值和对应的新值-添加-继续;

输出结果,进入变量视图将floor变量转换为数值型数据

SPSS实现数据标准化步骤如下：

【1】分析——描述统计——描述

【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。

【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。基于此字段可以做其他分析。

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。

度量标准：在SPSS 中，按照对事物描述的精确程度，可以将变量分为 3 种度量标准，度量（Scale），名义（Nominal），序号（Ordinal），因为不同的变量度量标准适用不同的统计模型，因此正确定义一个变量的度量标准很重要。

度量（Scale）变量：通常也称为连续变量，表示变量的值通常是连续的，无界限的，如员工收入，企业销售额等。

名义（Nominal）变量：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，通常变量值的个数不超过 10 个，但值之间没有顺序关系的，如性别。

序号（Ordinal）变量：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，但值之间是有顺序关系的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，这些值之间存在顺序大小关系。

SPSS里的测量尺度分3种：

第一种：定类变量Nominal，也叫类别变量，称名变量。举例性别职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；

第二种：定序变量Ordinal，也叫顺序变量、等级变量。举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；