el 数据时,会自动根据变量值的个数和特点将变量定义为度量(Scale)变量,或者名义(Nominal)变量,但是变量值标签,缺失值等信息不会自动设置,但提供了非常方便的用户界面来设置变量属性,选择菜单:数据-> 定义变量属性,如图 7 可以选择需要定义变量属性的变量,可以一次定义多个变量。在这个页面,我们用自动生成变量值的标签来生成性别和教育水平的值标签;手动设置雇佣类别中的值标签为,0= 缺失值,1= 普通职员,2= 高级职员,3= 经理,并勾选上 0 作为缺失值;因为教育水平和雇佣类别是有等级大小之分的,所以可以将这两个变量定义为序号(Ordinal)变量,单击确定完成操作。Р图 7 定义变量属性选择页面Р字符串变量通常不易于计算,而且很多模型需要变量用数字变量来计算,因此 IBM SPSS Statistics 提供了自动将字符串变量转换成数字变量的功能,选择转换菜单下的自动重新编码功能如图 8,选择“性别”作为需要转换的字符串变量,在新名称中输入 Gender,单击确定执行后,将会产生一个新的数值型变量 Gender,其值为 0 和 1,相对应的值标签为原来的字符串值,这样后续就可以用这个新变量来进行数值运算。Р图 8 自动重新编码功能页面Р数据预分析Р经过数据准备阶段,就可以对数据进行必要的预分析,以便决定用什么样的模型更为合适,IBM SPSS Statistics 的图形菜单下提供了多种图形显示方式。一般来说针对连续变量,可以先使用散点图来观察预测变量与其他连续型变量的关系,选择菜单:图形-> 图形画板模板选择程序,这个功能能够根据变量之间的特点自动为用户推荐一些适用的模型,现将连续型变量:当前薪金,起始薪金,雇佣时间,经验一起选上之后,可以看到只有两种图形适合描述这些变量之间的关系,选择散点图矩阵来进行描述这些变量的关系。Р图 9 图形画板模板选择程序页面
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