将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。添加逻辑条件即可。最后点击确认即可。
在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。
依次点击“转换”、“重新编码为不同变量”。之后会弹出“重新编码为不同变量”对话框。我们将性别字段点选入中间选框，然后在输出变量和标签中输入需要的信息并点击“变化量”进行更新。接下来点击“旧值和新值”。分别将男、女替换为1和2。
在变量视图中，看看数据的变量类型是否为string，如果是，修改为数值型。对SPSS中的个案打个比方，从一个班中调查几名同学的身高、视力、体重、肺活量等，其中被调查的一个同学就是一个案，个案代表上述身高、视力、体重、肺活量等指标值的空间集合。
打开SPSS软件，可以发现表格中有一个数据，我们对数据的数值进行一个设置，点击下方的——变量标签。进入变量视图界面中，可以看到在数据的——类型栏中有一个数值的选项，点击后面的按钮。弹出一个变量类型的对话框，这里可以看到是数值型的，也可以改为其他的类型。
可以。spss变量赋值错误是可以直接修改的，在spss的界面中找到需要添加变量的位置，鼠标点击最上方的单元格，将整列选中。点击鼠标右键，在弹出的下拉列表中点击插入变量。跳转到变量视图中，就可以编辑标题了，从而更改变量。
首先，打开你的SPSS软件，找到菜单栏中的文件，选择打开，导入你的数据集。接下来，我们将进入数据处理的关键环节——数据标准化。在分析菜单中，选择描述统计，再点击描述选项，这将带你进入数据描述的界面。在工作区，你需要确保你想要标准化的变量已经选中。
spss的实现步骤：【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。
打开spss，将界面切换到变量视图。在编辑栏目创建观测指标及类型。示例创建两个指标，一个作为自变量，另外一个作为因变量，分别是gpd和urbanization，代表人均gdp和城市化水平。指标及类型建好了以后，就要输入数据到spss中了。切换到“数据视图”，数据可以手工输入，也可以从excel中复制或导入。
如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理][生成变量][标准化]。放入数据，点击开始处理。
spss的实现步骤：【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”，在原始变量的最后多了一列Z开头的新变量，这个变量就是标准化后的变量了。
可以直接手工计算，观测值减去均值除以标准差就行。或者描述性统计中另存为标准化变量。
解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。添加逻辑条件即可。
依次点击“转换”、“重新编码为不同变量”。之后会弹出“重新编码为不同变量”对话框。我们将性别字段点选入中间选框，然后在输出变量和标签中输入需要的信息并点击“变化量”进行更新。接下来点击“旧值和新值”。分别将男、女替换为1和2。
打开SPSS软件，并加载需要进行操作的数据文件。 选中需要转换的字符型变量，例如性别字段。 依次点击菜单中的“转换”选项，然后选择“重新编码为不同变量”。 在弹出的“重新编码为不同变量”对话框中，将选中的性别字段拖动到中间的框内。
首先打开SPSSAU，右上角上传数据文件。导入数据后，在页面左侧找到【数据处理】-【生成变量】功能。配合ctrl或者shift键同时选择多项，选中合并的题目，右侧看到有生成变量的设置，在里面选择【平均值】。填写一下新变量名字，我这里给新变量命名为“工作自由度。
SPSS的ComputeVariable功能可以合并多个指标为一个变量。两个数据文件都必须事先按照关键变量值的升序排列，对于排序可参考我以前写的文章，或者搜索“spss教程：数据的排序百度经验”即可。调出相关窗口。因是横向合并，所以选择“添加变量”。
打开spss以后，打开合并的数据，如图所示，在菜单栏上点击：data-merge file-addvariable。打开合并变量对话框，点击browse。找到要合并的第二个文件，再点击open。对话框点击continue按钮。要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，先选中id，让id变为排除变量。
第一步：定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View， Variable View两个标签，只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
首先，打开SPSS软件，进入空白文档界面，找到并点击底部工具栏的“VariableView”选项，这将打开变量窗口，你可以在这里为每个变量命名，如“姓名”、“年龄”和“收入”等，按照实际需要输入对应的变量名称。切换到“DataView”，这里的列变量名称已经根据先前的定义显示。
打开spss，这里的第一列是可变收入，我们用这个scale变量作为例子来生成一个新的分类变量income2。单击菜单栏中的转换，选择下拉列表中的数据进行离散化。出现一个对话框。由于我们只有收入变量且仅对此变量进行分类，因此选择它，单击箭头，然后移动到变量框以使其成为离散变量。
打开SPSS软件，找到顶部菜单的【文件】选项，点击【导入数据】，将你的原始数据导入工作区。选择分析方法，点击【分析】【回归】【线性回归】，进入线性回归设置页面。在【变量】区域，将你感兴趣的因变量置于左侧，自变量和控制变量分别拖拽到右侧的框内。
首先，将数据导入SPSS并确保数据的清洗和组织。在数据导入后，找到分析菜单，点击回归，然后选择线性回归选项。接下来，你需要明确因变量（你想要预测的结果）和自变量（影响结果的变量），将它们分别拖拽到对应的输入框中。完成这些设置后，点击下一步按钮继续。
spss作回归分析，控制变量加进去：在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
