1、因为字符串区分大小写，所以应保持一致。小写字母 m 与大写字母 M 是不相同的。可以使用值标签进行数据输入。单击“数据编辑器”窗口底部的数据视图选项卡。在第一行中，选择 sex 的单元格。单击该单元格右侧的按钮，然后从下拉列表中选择 Male。在第二行中，选择 sex 的单元格。单击该单元格右侧的按钮，然后从下拉列表中选择 Female。仅列出定义的值，从而确保输入的数据符合所需的格式。缺失数据或无效数据通常很容易被忽略。调查响应者可能拒绝回答某些问题，可能不知道答案，或者可能以意外的格式回答。如果不过滤或标识这些数据，则所做分析可能无法提供准确结果。对于数值数据，空数据字段或包含无效输入的字
2、段将转换为系统缺失值，系统缺失值可使用单个句点来标识。值缺失的原因可能对您的分析非常重要。单击“数据编辑器”窗口底部的变量视图选项卡。单击 age 一行的缺失单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“缺失值”对话框。在此对话框中，可以指定多达三个不同的缺失值，也可以指定值范围加上一个附加的离散值。选择离散缺失值。在第一个文本框中键入 999，并将另外两个文本框保留为空。单击确定保存更改并返回到数据编辑器。现在已添加了缺失数据值，接下来可对该值应用标签。单击 age 一行的值单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“值标签”对话框。在“值”字段中键入 999。在“标签”字段中键入 No Respon
3、se。单击添加将此标签添加到数据文件中。单击确定保存更改并返回到数据编辑器。字符串变量的缺失值与数值变量的缺失值的处理方法类似。不过，与数值变量不同，字符串变量中的空字段未指定为系统缺失。相反，它们被解释为空字符串。单击“数据编辑器”窗口底部的变量视图选项卡。单击 sex 一行的缺失单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“缺失值”对话框。选择离散缺失值。在第一个文本框中键入 NR。字符串变量的缺失值区分大小写。因此，值 nr 不会被视为缺失值。单击确定保存更改并返回到数据编辑器。现在可以为缺失值添加标签。单击 sex 一行的值单元格，然后单击该单元格右侧的按钮打开“值标签”对话框。在“值”字段
4、中键入 NR。在“标签”字段中键入 No Response。单击添加将此标签添加到您的项目中。单击确定保存更改并返回到数据编辑器。在定义了变量的变量属性之后，可以复制这些属性并将其应用到其他变量。在“变量视图”中，在第一个空行的第一个单元格中键入 agewed。在标签列中，键入 Age Married。单击 age 一行的值单元格。从菜单中选择：编辑 粘贴 单击 agewed 一行的值单元格。从菜单中选择：编辑 粘贴现在，在 age 变量中定义的值将应用到 agewed 变量。要将属性应用到多个变量，只需选择多个目标单元格（单击并沿着列向下拖动）即可。粘贴属性时,该属性将应用到所有选中的单元格
5、。如果将值粘贴到空行，则将自动创建新变量。要将所有属性从一个变量复制到另一个变量：单击 marital 行的行号。从菜单中选择：编辑 粘贴 单击第一个空行的行号。从菜单中选择：编辑 粘贴 单击第一个空行的行号。从菜单中选择：编辑 粘贴marital 变量的所有属性都应用到新变量。对于分类（名义、有序）数据，可以使用“定义变量属性”来定义值标签和其他变量属性。“定义变量属性”过程：扫描实际数据值并为每个选定的变量列出所有的唯一数据值。识别未标注的值并提供“自动标注”功能。提供将被定义的值标签从另一变量复制到选定变量，或是从选定变量复制到其他变量的功能。本示例使用数据文件demo.sav。该数据文
6、件已定义了值标签，因此我们将为没有定义值标签的变量输入值。在数据编辑器的“数据视图”中，单击变量 ownpc 的第一个数据单元格（可能必须向右滚动），然后输入 99。从菜单中选择：数据 定义变量属性.在初始“定义变量属性”对话框中，选择要为其定义值标签和/或其他属性的名义变量或有序变量。将拥有电视 owntv 到拥有传真机 ownfax 拖动到“扫描变量”列表。您可能会注意到，所有选定变量的测量级别图标均表明它们是刻度变量而非分类变量。本示例中选定的所有变量实际上是使用数值 0 和 1 分别代表 No 和 Yes 的分类变量；我们将使用“定义变量属性”更改的变量属性之一就是“测量级别”。单击继
7、续。在“已扫描的变量列表”中，选择 ownpc。选定变量的当前测量级别为“刻度”。可以通过从下拉列表中选择一个级别来更改测量级别，也可以让“定义变量属性”建议测量级别。单击建议。将显示“建议测量级别”对话框。由于该变量没有太多不同的值，并且所有已扫描的个案均包含整数值，因此，正确的测量级别可能为“有序”或“名义”。选择有序，然后单击继续。现在，选定变量的测量级别为“有序”。“值标签”网格显示了选定变量的所有唯一数据值、为这些值定义的所有值标签以及每个值在扫描的个案中出现的次数（计数）。我们在“数据视图”中输入的值 99 显示在网格中。计数仅为 1，因为我们仅更改了一个个案的值；由于我们尚未定义
8、 99 的值标签，标签列为空。“已扫描的变量列表”的第一列中的 X 也指示选定变量至少具有一个观察值，没有定义值标签。在值 99 的标签列中，输入 No answer。选中值 99 的缺失列中的复选框，以将值 99 标识为用户缺失值。将指定为用户缺失值的数据值标记为进行特殊处理，并将其从大多数计算中排除。在完成修改 ownpc 的变量属性工作之前，让我们将相同的测量级别、值标签和缺失值定义应用到列表中的其他变量。在“复制属性”区域中，单击到其他变量。在“将标签和级别应用到”对话框中，选择列表中的所有变量，然后单击复制。如果当前选择了“定义变量属性”主对话框的“已扫描的变量列表”中的任何其他变量，您将看到这些变量均为有序变量，并具有值 99（定义为用户缺失值）和 No answer 值标签。单击确定保存已定义的所有变量属性。
