spss里如何修改保留小数位数 20
第一步:打开spss后出现界御弊面(此处打开了数据)
第二步:点击上方选项卡的编辑(Edit),出现以下界面,点击选项(Options)
第四步:出现以下界面,点击选项卡中的数据(Data)
第五步:在第二栏的“显示新数据变量的格式”(Display Format for New Numeric Variables)把小数位(Decimal Places)从默认的早凯2,修改为你想要的小数位即可。
第六步:点击确认。
这样就能将spss一打开数据用就默认两位小数修改成你想要的小数位了。
扩展资料:
SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大地扩充了陆拆唤它的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
参考链接:
在SPSS窗口的Variable View里面,选择你要定义小数点位数的变量(首先变量的Type是数据型,即Numeric),可以看见Decimals——小数位数的默认值是2,你想要多少小数位改它就行了,不过最多位数16位。
扩展资料
SPSS产品困旅特点:
1、操作简便:
界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
2、编程方便:
具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,弊尺余无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
3、功能强大:
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复租滚杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
4、数据接口:
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。
5、模块组合:
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
6、针对性强:
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
参考资料:百度百科-SPSS
在变量视图窗口中,点击相应变量后面“小数”直接修改即可。
1,直接在output中,选中要修改的图表,在改文件的上面的表单按钮下,鼠标选中需要修改的数据然后右击->cell properties,在出来的对话框中可以看到Decimals,自己修改小数位数。
2,双击需修改的表鼠标选中需要修改的数据然后右击->cell properties在出来的对话框中可以看到Decimals,自己修改小数位数。或者在数据录入的时候 直接将小数点的位数确定。
扩展资料:
spss常用参数设置:
SPSS各种通用参陵梁念数,我们可以在编辑-选项卡中进行设置,所设参数可自动保存,再次启动SPSS时无须重新设置。设置常用参数可以让界面符合自己的使用习惯,提高数据分析的工作效率。由于参具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。
SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分渣源析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方尺困差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。