变量类型

图表构建器区分不同的测量级别，并根据测量级别的不同以不同方式处理变量。 此外，图表构建器可以绘制多响应集，并将其视为分类变量。 “变量”列表中每个变量旁的图标标识变量类型。

测量级别

创建图表时，变量的测量级别很重要。 以下是对于测量级别的描述。 可以在图表构建器中临时更改测量级别，方法是右键单击“变量”列表中的变量，然后选择选项。 还可以在数据编辑器的“变量视图”中永久更改变量的测量级别。 请参阅主题 变量测量级别 以获取更多信息。

分类。 包含有限数量的不同值或类别（例如，性别或宗教）的数据。 分类变量可以是字符串（字母数值）变量或使用数值代码表示类别的数字变量（例如，0 = male，1 = female）。 这种数据也称为定性数据。 分类变量可以是名义变量，也可以是有序变量

• 名义。 当变量值表示不具有内在等级的类别时，该变量可以作为名义变量；例如，雇员任职的公司部门。 名义变量的示例包括地区、邮政编码和宗教信仰。
• 有序。 当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量；例如，从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。 有序变量的示例包括表示满意度或可信度的态度分数和优先选择评分。

扩展。 以区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。 例如，72,195 美元的薪金高于 52,398 美元的薪金，并且这两个值之间的差距为 19,797 美元。 也称为定性数据或连续数据。

分类变量定义图表中的类别，通常用于绘制单独的图形元素或将图形元素分组。 标度变量通常在分类变量的类别中汇总。 例如，对于性别类别的缺省收入图将显示男性的平均收入和女性的平均收入。 还可以绘制标度变量的原始值，如散点图中所示。 例如，散点图会显示每个个案的当前薪金和起始薪金。 分类变量可以用于按性别对个案分组。。

已定义类别和标签

在图表中使用分类变量时，将在“类别”列表和画布中显示变量的已定义类别。 如果变量没有已定义的类别，那么画布窗格将显示两个占位符类别：类别 1 和类别 2。

根据值标签（即为不同数据值指定的描述性标签，例如，数值 0 和 1 的值标签分别为 male 和 female），在图表构建器中显示已定义类别。 可以在数据编辑器的“变量视图”中定义值标签，或者也可以使用“数据编辑器”窗口中“数据”菜单上的“定义变量属性”来定义值标签。

多重响应集(R)

定制表和图表构建器支持一种称为 多重响应集的特殊 "变量"。 多响应集不是通常意义上真正的“变量”。 多响应集不显示在数据编辑器中，也不能由其他过程识别。 多响应集使用多个变量记录对问题的答复，其中响应者可以给出多个答案。 多响应集以与分类变量相同的方式对待，可以对分类变量执行的大多数操作也可以对多响应集执行。

多响应集根据数据文件中的多个变量进行构造。 多响应集是数据文件中的特殊结构。 您可以在 IBM® SPSS® Statistics 数据文件中定义和保存多个响应集，但不能从其他文件格式导入或导出多个响应集。 您可以使用从 "数据编辑器" 窗口的 "数据" 菜单中访问的 "复制数据属性" 从其他 IBM SPSS Statistics 数据文件复制多个响应集。 请参阅主题 复制数据属性 以获取更多信息。