SPSS常用基础操作(2)——连续变量离散化

连续变量离散化方法一、引言离散化是指将连续变量分割为若干个离散的取值，这样可以将连续变量转化为离散特征，便于数据分析和建模。

在实际问题中，离散化方法的选择对于模型的性能和解释性有着重要的影响。

因此，本文将介绍一些常用的连续变量离散化方法，并比较它们的优缺点。

二、等宽离散化等宽离散化是最简单直观的离散化方法，它将连续变量的值域分割为等宽的区间，然后将每个区间映射为一个离散取值。

下面是等宽离散化的步骤：1.计算连续变量的最大值和最小值，确定值域范围；2.根据指定的区间宽度，计算需要的区间个数；3.将值域划分为等宽的区间；4.将每个区间映射为一个离散取值。

等宽离散化的优点是实现简单，易于理解。

然而，它的缺点也很明显，即不能充分利用数据的分布信息，容易受到异常值的影响。

三、等频离散化等频离散化是保证每个区间中样本数量相等的离散化方法。

这种方法的思想是将连续变量的值域划分为几个区间，使得每个区间中的样本数量相同或接近。

等频离散化的步骤如下：1.计算连续变量的总样本数量；2.根据指定的区间个数，计算每个区间中的样本数量；3.根据样本数量，确定每个区间的取值范围；4.将每个区间映射为一个离散取值。

等频离散化的优点是能够充分利用样本数量信息，减少异常值对离散化结果的影响。

然而，它也有一些缺点，即可能导致部分区间样本数量太少，不利于模型的建立。

四、基于聚类的离散化方法基于聚类的离散化方法是将连续变量的值域划分为若干个聚类集合，每个集合映射为一个离散取值。

这种方法的思想是通过聚类算法将连续变量的值分为不同的簇，然后将每个簇映射为一个离散取值。

下面是基于聚类的离散化方法的步骤：1.根据指定的聚类算法和聚类数目，将连续变量的值分为若干个簇；2.计算每个簇的中心点或者代表点；3.根据簇的中心点或者代表点，将每个簇映射为一个离散取值。

基于聚类的离散化方法的优点是能够根据数据的分布情况灵活地确定离散化的取值数量和范围。

然而，它的缺点是需要选择合适的聚类算法和聚类数目，并且对参数的选择比较敏感。

离散变量和连续变量
离散变量是指其数值只能⽤⾃然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职⼯⼈数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值⼀般⽤计数⽅法取得.
反之,在⼀定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作⽆限分割,即可取⽆限个数值.例如,⽣产零件的规格尺⼨,⼈体测量的⾝⾼,体重,胸围等为连续变量,其数值只能⽤测量或计量的⽅法取得.
如果变量可以在某个区间内取任⼀实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量，
⽐如，每15分钟⼀班，某⼈在站台等车时间x是个随机变量，
x的取值范围是[0,15)，它是⼀个区间，从理论上说在这个区间内可取任⼀实数3.5、√20等，因⽽称这随机变量是连续型随机变量。

连续离散化方法离散化是将连续数据转换为离散数据的过程。

在实际应用中，离散化可以用于数据预处理、数据分析、特征工程等领域。

下面将介绍几种常见的离散化方法。

1. 等宽离散化（等距离散化）：等宽离散化是将连续数据按照固定的宽度划分成若干个区间，使得每个区间中的数据数量大致相等。

具体步骤如下：a. 确定划分的区间个数，可以根据经验或统计方法确定。

b. 计算最大值和最小值之间的距离（width）。

c. 根据区间个数和width计算每个区间的宽度，即划分的区间宽度。

d. 根据宽度将数据进行划分，并将每个数据映射到对应的区间。

等宽离散化的优点是简单易懂，适用于数据范围较小且不太关注具体分布的情况。

但缺点是可能导致数据量不均匀，对于数据分布不均匀的情况效果较差。

2. 等频离散化：等频离散化是将连续数据按照固定的数量划分为若干个区间，使得每个区间中的数据数量相等。

具体步骤如下：a. 确定划分的区间个数，可以根据经验或统计方法确定。

b. 计算每个区间应包含的数据数量，即总数据样本数量除以区间个数，得到每个区间应包含的数据数量。

c. 将数据按照从小到大的顺序进行排序。

d. 按照每个区间应包含的数据数量将数据进行划分，并将每个数据映射到对应的区间。

等频离散化的优点是对数据分布不均匀的情况有较好的表现，同时能保证每个区间中的数据数量相对平均。

但缺点是对于数据总量较少的情况可能会导致区间过小，不够有意义。

3. KMeans离散化：KMeans离散化是根据KMeans聚类算法将连续数据聚类为若干个簇，每个簇内的数据属于同一离散化区间。

具体步骤如下：a. 确定划分的区间个数，即聚类的簇个数。

b. 使用KMeans算法对数据进行聚类，将数据分配到不同的簇中。

c. 根据每个簇的数据计算簇的中心点或代表点作为离散化的分割点。

d. 将数据通过计算与分割点的距离将其映射到对应的离散化区间。

KMeans离散化的优点是能够较好地反映数据的分布情况，同时根据簇的中心点进行划分可以保证区间的连续性。

SPSS操作程序一、装程序SPSS11.50打开光盘后，在一记事本文件上找到一个序号12345和两个号码。

头一空中可不填号码。

第二次出现空格时可以填写的一个号码；按Update后，再填第二个号码。

以下只要跟着走就行了。

二、定义变量：点击下方的V ariable view，以下定义：1.变量名name：不多于8个字符。

不能与SPSS的保留字相同（查书）。

2.变量类型Type：默认类型为标准数值型Numeric。

一般采用此型。

即使是类别型变量，其代码也是数量型的。

也可使用带逗点的数值型（Comma），整数部分用逗点分节；也可使用圆点数值型（Dot），其小数点与分节点的使用正好互换；对于很小的或很大的数字可用科学计数法型（Scientific Notation）。

3.默认变量值的总长度Width为8,也可改变。

4.小数位数（Decimals）,默认为2,也可改变。

bel变量标签：对变量名的说明，可定义，也可不定义。

gender6.V alues变量值标签：适用于类别变量。

点击该格后，在上空格中填写1,在下空格中填写“男”，点击Add后，在下框中出现“1=男”。

7.missing缺损值：点击该格后，默认为“no missing values”。

若要定义缺损值，可选Discrete missing values,在空格中可填写3个离散缺损值，也可选择一个范围，加一个离散值。

8.定义变量显示宽度Column。

第三步的长度实际是变量值的长度，本步还包括变量名的长度。

如第三步定义的With不小于变量名的长度，此步可不操作。

9.对齐方式Alignment10.measure变量的测度类型。

分为Scale、Ordinal、Nominal三种，分别指等距变量或比率变量、等级变量、名义变量。

通常也可让其处于默认状态。

三、变量的整理和转换（一）观察量的排序打开数据窗口，Data—Sort Cases—把作为排序数据的变量（称为BY变量）名送入到右边的Sort by 框中—选择升序排列（Ascending）/降序排列（Descending）—OK。

连续变量和离散变量的概念和应用在统计学和概率论中，数据可以被分为两种主要类型：连续变量和离散变量。

这两种变量类型的区别在于其测量和取值的性质，并且在实际应用中，它们具有各自的特点和用途。

一、连续变量的概念和应用连续变量，顾名思义，是一种可以取无限个数值的变量。

它们通常在实数轴上取值，并且在任意两个值之间可以存在无数个其他值。

连续变量的取值是连续的，不存在间断或跳跃。

常见的连续变量包括身高、体重、温度和时间等。

连续变量在实际应用中具有广泛的用途。

它们可以用于建立数学模型、进行统计推断和进行预测分析。

通过对连续变量的测量和分析，我们可以获得数值规律和趋势。

例如，在经济学中，我们可以使用连续变量来描述商品价格的变化趋势，从而进行市场预测和决策制定。

在医学研究中，连续变量可以用于衡量患者的生理指标，以评估治疗效果和疾病进展。

二、离散变量的概念和应用与连续变量不同，离散变量是一种有限或可数的变量。

它们通常在整数集合或固定取值集合中取值，不存在连续的取值范围。

离散变量的取值是分散的，不存在无穷多个取值。

常见的离散变量包括性别、血型、出生年月和教育程度等。

离散变量在实际应用中也有广泛的用途。

它们可以用于分类、计数和描述性统计分析。

通过对离散变量的处理，我们可以获得数据的分布情况和频数统计。

例如，在市场调研中，我们可以使用离散变量来描述不同年龄段的人口比例，从而了解目标市场的人口结构和消费需求。

在社会科学研究中，离散变量可以用于描述受访者的民族分布和受教育程度，以分析社会经济特征和人群结构。

三、连续变量和离散变量的应用举例为了更好地说明连续变量和离散变量的应用，下面通过两个具体的例子来加以阐述。

例一：连续变量的应用假设我们进行了一项调查，想要研究饮食对体重的影响。

我们选取了100名被试，记录了他们的饮食习惯和体重数值。

在这个例子中，体重是一个连续变量，可以用于建立回归模型来预测体重和饮食因素之间的关系。

通过对连续变量的分析，我们可以找到合适的数学模型，进而进行预测和提出饮食建议。

spss实操知识点总结●2.数据管理●数据——转置——变量（列），名称（行）●变量类型:●连续:年龄（17.3）（其取值范围在理论上是连续不断的）●离散变量:人口（3）●等级:满意程度●分类:学历，性别，血型●3.描述性统计分析●判断数据●定量资料:连续型，离散型●统计图或统计表●定性资料:二分类，多分类●频率分布图和统计图●分析——描述统计——●频率（F）:有四分位数等●描述(D):有标准差等●交叉表(C):●4.绘制图表●5.正态/方差齐检验●正态检验●直方图●分析——描述统计——探索——图——正态检验（N＞50看右边，＜50看左边）（p＞0.1符合正态）●方差齐性检验●分析——描述统计——探索——图——含来文检验——未转换（p＞0.1满足方差齐性）●看第一行●6.t检验●●单样本t检验●病人和正常人有无差别●H。

:μ=μ。

●分析——比较平均值——单样本t●（sig＜0.001，拒绝H0:μ=u。

，病人跟正常人不相符）●配对t检验●H。

:μd=o●（两种药物对小鼠的影响）●1.分析——比较均值——成对样本t●（sig＜0.05，拒绝H0，两组差异有统计学意义）●2.差值法:转换——计算变量——新增变量d（两者差值）——使用单样本法●两独立样本t检验●Ho:μ1=μ2●分析——比较均值——独立样本t——分组变量——自定义组——指定值●结果分析●（sig＜0.05，差异有统计学意义）●第一行，t检验/第二行，t'检验●方差齐性检验F值，sig＞0.1方差齐，使用t检验；否则，使用t'检验●7.秩和检验●●对变量进行正态检验，若不符合正态，则使用秩和检验●配对符号秩和检验●H。

:差值的总体中位数Md=o●（判断两种方法有无差别）●转换——计算变量——新增差值变量d（对d正态检验）（非正态——秩和检验）——分析——非参数——2个相关样本（p＜0.05，有显著差异）●两独立样本●H。

:A与B……总体分布位置相同●分析——非参数检验——2独立样本——自定义组（1.2）（p＜0.05，两组有差异）●多独立样本●H。

什么是连续变量在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种.在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.反之,其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.性质：符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。

如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。

连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。

如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。

[编辑]相关条目数据分析的统计方法选择小结完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。

如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD 检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。

如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。

二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。

SPSS的变量设置和基本操作SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，可帮助研究者在社会科学领域进行数据分析。

在使用SPSS进行分析之前，需要对变量进行设置和进行一些基本操作。

本文将介绍SPSS的变量设置和基本操作。

一、变量设置在使用SPSS之前，必须先进行变量设置，包括变量属性和数据类型的定义。

变量属性可以是数值型、字符型或日期型；数据类型可以是连续型、离散型或自定义型。

以下是一些常见的变量设置步骤：1. 打开SPSS软件并新建数据文件（Data Editor）。

2. 在数据文件中选择“变量视图”（Variable View），可以看到一个表格，每一行代表一个变量。

3.在第一列输入变量名。

变量名应具有描述性且易于理解。

4. 在第二列选择变量类型。

可以选择数值型（Numeric）、字符型（String）或日期型（Date）。

5. 在第三列选择变量宽度（Width），即变量所占的字符数或数字位数。

根据实际需要进行设置。

6. 在第四列选择小数位数（Decimals）。

对于数值型变量，可以设置其精度。

二、变量操作除了变量设置之外，还需要进行一些基本的变量操作，如变量输入、导入、导出、修改和删除等。

以下是一些常见的变量操作步骤：2. 变量导入：可以将数据从其他文件导入到SPSS中进行分析。

选择“文件”（File）→“打开”（Open），然后选择需要导入的数据文件。

3. 变量导出：可以将分析结果导出到其他文件格式中，如Excel、CSV等。

选择“文件”→“导出”→“数据”（Export）。

5. 变量删除：可以删除不需要的变量。

选择相应的变量列，右键点击，并选择“删除”（Delete）。

三、变量操作技巧除了基本的变量设置和操作之外，还有一些变量操作的技巧可以提高效率和准确性。

2. 变量筛选：对于大量变量的数据文件，可以使用变量筛选功能，只显示需要的变量。

连续离散化方法范文连续离散化是一种将连续变量划分为离散数据的方法。

在大数据分析和机器学习中，离散化是一种常见的数据预处理技术，它将连续数据划分为有限的离散值域，从而便于进一步的分析和处理。

连续离散化方法有多种，包括等宽离散化、等频离散化、最优化离散化等。

下面将逐一介绍这些方法。

1.等宽离散化方法：等宽离散化是将连续变量划分为等宽的离散区间。

首先确定需要划分的离散区间的个数n，然后对连续变量的取值范围进行区间划分。

例如，若连续变量的取值范围为[a,b]，则每个区间的宽度为(b-a)/n。

接着，根据区间的宽度对连续变量进行离散化。

等宽离散化方法简单易懂，但在一些情况下可能无法准确反映数据的分布特征。

2.等频离散化方法：等频离散化是将连续变量划分为等频的离散区间。

先确定需要划分的离散区间个数n，然后根据连续变量的取值频率进行区间划分。

首先将连续变量的取值排序，然后将排序后的数据划分为n个区间，使得每个区间内的数据个数相等。

等频离散化方法可以较好地保持数据的分布特征，但需要额外的排序操作。

3.最优化离散化方法：最优化离散化方法是通过最小化离散化误差来确定离散化区间。

最优化离散化方法依赖于优化算法，可以得到最佳的离散化结果。

其中一种常用的最优化离散化方法是划分点选择算法。

该算法通过迭代的方式来选择最佳的划分点，使得划分后的离散数据与原始数据之间的误差最小化。

最优化离散化方法可以更好地保持数据的分布特征，但计算复杂度较高。

连续离散化方法的选择应根据具体的场景和需求来确定。

等宽离散化方法简单易懂，适用于数据分布相对均匀的情况；等频离散化方法可以更好地保持数据的分布特征，适用于数据分布不均匀的情况；最优化离散化方法能够得到最佳的离散化结果，但计算复杂度较高，适用于对结果精度要求较高的情况。

除了以上介绍的方法，还有其他一些离散化方法，例如基于聚类分析的离散化方法、基于决策树的离散化方法等。

这些方法在实际应用中根据具体问题和数据特点进行选择和调整。

SPSS⼊门课程教学⼤纲《spss⼊门》课程教学⼤纲⼀、课程的地位、性质和任务课程性质：SPSS⼊门是⼀门实践性、应⽤性很强的课程，它是以多元统计为基础理论，研究如何利⽤有效的⽅法收集、整理与分析受到随机因素影响的数据，从⽽对所涉及问题进⾏统计推断与预测，为科学决策提供依据和建议。

课程地位：本课程是师范类⼼理健康专业的职业拓展能⼒课程。

课程任务：通过本课程的学习，使学⽣了解SPSS统计软件的使⽤⽅法的基本概念、原理、⽅法和⼀般的操作程序，使学⽣在实际⼯作中具备⼀定的数据收集、处理、分析能⼒，并通过数据发现⼼理现象的⼀般特征和规律。

这对于提升⼼理健康专业学⽣专业能⼒、科研素养，以及加强学⽣认识和分析⼼理事实的能⼒等具有⼗分重要的意义。

⼆、总体教学⽬标《spss⼊门》是⼀门重要专业选修课程，通过本课程学习和操作训练，使学⽣掌握spss的基本理论，熟悉sps基本概念、基本原理和基本分析⽅法，能进⾏⼼理数据的统计处理分析能⼒。

三、本课程与其他专业课程的关系学习本课程前，学⽣应具备统计学、⼼理测量学、普通⼼理学和发展⼼理学等知识基础和能⼒。

四、各课程教学时间分配参考各章节教学时间分配表五、教学内容及其⽬的、要求、任务第⼀章spss⼊门（2学时）（⼀）教学⽬的⽬的：spss的发展历史、基本操作、窗⼝及功能和菜单及功能等。

（⼆）教学内容1、软件概述2、SPSS操作⼊门3、SPSS的窗⼝、菜单项和结果输出（三）教学要求1、基本要求（1）了解：spss的发展历史及作⽤（2）掌握：主要窗⼝及其功能；菜单（view）的功能及结果输出类型2、重点、难点重点：主要窗⼝及功能、菜单功能难点：⽆难点（四）教学建议本章节主要采⽤讲授法。

（五）作业、实践环节设计1、检查spss共有⼏个模块，其中包含了哪些功能，并思考平时的统计分析究竟需要哪些模块。

第⼆章数据录⼊与数据获取（2学时）（⼀）教学⽬的⽬的：对spss的数据格式、建⽴数据库、读取外部数据等有了解和进⾏实践应⽤。

连续变量离散化计算信息熵连续变量离散化是将连续型变量划分为有限个离散的区间，这样可以将连续变量转化为离散变量，便于后续的分析和处理。

在进行离散化时，信息熵是一种常用的衡量离散变量分布不确定性的指标。

本文将介绍连续变量离散化的概念和方法，并解释如何计算信息熵。

一、连续变量离散化的概念和方法连续变量离散化是统计学中的一个重要概念，它是将连续型变量划分为若干个离散的区间。

连续变量离散化的目的是将原始的连续数据转化为离散的数据，以方便后续的分析和处理。

离散化一般有两种方法：等宽离散化和等频离散化。

1.等宽离散化：等宽离散化是将数据按照区间宽度进行划分，使得每个区间的宽度相同。

这种方法的优点是易于理解和计算，缺点是没有考虑到数据在每个区间的分布情况。

2.等频离散化：等频离散化是将数据按照出现的频率分布进行划分，使得每个区间内的数据个数相同。

这种方法的优点是能够较好地保持原始数据的分布特征，缺点是具有一定的计算复杂度。

在实际应用中，根据具体情况选择合适的离散化方法。

如果数据的分布比较均匀，可以选择等宽离散化；如果数据的分布较为不均匀，可以选择等频离散化。

二、信息熵的计算方法信息熵是一种衡量离散变量分布不确定性的指标，用来度量信息的混乱程度。

在离散化过程中，我们可以使用信息熵来评估划分后的每个区间的纯度和不确定性。

信息熵的计算公式为：H(X) = -Σ(p(x) * log2(p(x)))其中，H(X)代表离散变量X的信息熵，p(x)代表变量X的某个取值出现的概率。

计算信息熵的步骤如下：1.统计离散化后每个区间内各个取值出现的频率。

2.计算每个区间内各个取值出现的概率。

3.根据概率计算每个区间内各个取值的信息熵。

4.将每个区间内各个取值的信息熵加权求和，得到整个离散变量的信息熵。

三、实例分析为了更好地理解连续变量离散化和信息熵的计算方法，下面以一个简单的实例进行分析。

假设有一个连续变量X，取值范围在0到100之间，我们将其划分为5个等宽区间（即每个区间的宽度为20），划分结果如下：区间1：0-20区间2：20-40区间3：40-60区间4：60-80区间5：80-100我们统计每个区间内各个取值的频率如下所示：区间1：[10, 11, 8, 9, 12, 9, 10]区间2：[25, 24, 23, 22, 21, 20, 25]区间3：[40, 38, 39, 37, 36, 37, 39]区间4：[55, 53, 54, 56, 57, 52, 55]区间5：[75, 76, 74, 77, 78, 74, 75]然后根据频率计算每个区间内各个取值的概率如下所示：区间1：[0.16, 0.18, 0.13, 0.15, 0.20, 0.15, 0.16]区间2：[0.25, 0.24, 0.23, 0.22, 0.21, 0.20, 0.25]区间3：[0.17, 0.16, 0.17, 0.16, 0.15, 0.16, 0.17]区间4：[0.17, 0.17, 0.17, 0.18, 0.19, 0.17, 0.17]区间5：[0.17, 0.18, 0.17, 0.18, 0.19, 0.17, 0.17]接下来，我们计算每个区间内各个取值的信息熵：区间1：[-0.12, -0.12, -0.11, -0.12, -0.12, -0.12, -0.12] 区间2：[-0.14, -0.14, -0.14, -0.14, -0.14, -0.14, -0.14] 区间3：[-0.15, -0.15, -0.15, -0.15, -0.15, -0.15, -0.15] 区间4：[-0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16]区间5：[-0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16, -0.16] 最后，将每个区间内的信息熵加权求和，得到整个离散变量的信息熵：H(X) = (-0.12*7 + -0.14*7 + -0.15*7 + -0.16*7 + -0.16*7) = -4.76四、总结连续变量离散化是将连续型变量划分为有限个离散的区间，信息熵是衡量离散变量分布不确定性的指标。

SPSS 操作指南一、SPSS数据的结构和定义方法（variable view）1、变量名（Name）2、数据类型、宽度、列宽度（1）数值型。

例如工资、年龄、成绩的取值。

包括标准型（numeric）、科学计数法型（Scientific notation）、逗号型（comma）、圆点型（Dot）、美元符号型（Dollar）、用户自定义型（Custom Currency）。

（2）字符型（string）。

例如职工号码、姓名、性别等。

（3）日期型（Date）。

用来表示日期或时间。

3、变量名标签（Label）对变量名含义的进一步解释说明。

4、变量值标签（value labels）对变量取值含义的解释说明信息，对于品质型数据尤为重要。

例如1表示男，2表示女。

5、缺失数据（missing）对于收集上来的数据有缺失或异常值的处理。

字符型变量或数值型变量，可以是1至3个特定的离散值（discrete missingvalues）数值型变量，哟过户缺失值可以在一个连续的闭区间内并同时再附加一个区间以外的离散值（Range plus one optional discrete）6、度量尺度（measure）定距型数据（Scale），通常是指诸如身高、体重、收入等的连续型数据。

也包括诸如人数、商品件数等离散型数据。

包括了等距量表和等比量表。

定序型数据（ordinal）具有内在的固有大小或高低顺序，不同于定距型数据，一般可以用数值或字符表示。

如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别为1、2和3表示。

定类型数据（norminal）没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。

如性别、民族等。

操作：仔细看看居民储蓄的数据，理解数据结构的含义。

二、分类汇总的操作界面调整至左下角的data view。

1、分类汇总按照某分类进行分类汇总计算。

例如想知道不同户口的居民取款金额是否较大差距。

例如不同年级学生的平均满意度。

连续方程离散化连续方程离散化是将描述自然现象的连续方程转换为一组有限的离散方程的过程。

它是计算科学和数学中的重要概念，常被用于数值模拟和计算机模拟。

在实际应用中，许多自然现象的描述采用偏微分方程，如波动方程、热传导方程、扩散方程等。

这些方程通常是连续的，即方程中的变量是连续变化的，并且它们的解是一个连续的函数。

然而，在计算机模拟中，我们需要将这些连续的方程转换为离散的形式，以便用离散的值来逼近该连续函数的解。

为了离散化连续方程，我们需要将空间和时间分段离散化。

例如，对于一个包含空间和时间变量的偏微分方程，我们可以将其离散化为网格上的差分方程。

在时间方向上，我们可以将其离散化为一系列时间步长，对于每一个时间步长，计算出对应的空间值。

在空间方向上，我们可以将其离散化为网格点，每个网格点存储一个对应的数值。

这样，我们就将原来连续的方程转换为了一组离散的方程，从而可以通过迭代求解算法来求解。

离散化的具体方法可以根据不同方程和不同应用进行调整。

例如，对于波动方程，我们可以采用有限差分法来离散化方程。

有限差分法是一种基本的离散化方法，它将微分算子用有限差分算子替代。

有限差分算子是由函数在不同网格点处的取值来计算导数或者微分算子的近似算子。

这样，我们就可以将波动方程离散化为一组离散方程，并且利用迭代求解算法来求解。

此外，连续方程离散化还可以采用谱方法、元胞自动机等其他离散化方法来实现。

谱方法采用基于正交多项式的离散化方法，它允许我们以高精度的方式逼近解，并且具有高度的收敛性。

元胞自动机则采用基于细胞和规则的异步离散化方法，它允许我们模拟复杂的非线性方程和可逆系统。

总之，连续方程离散化是将描述自然现象的连续方程转换为一组有限的离散方程的过程。

它是计算科学和数学中的重要概念，常被用于数值模拟和计算机模拟。

离散化的具体方法可以根据不同方程和不同应用进行调整，而有限差分法、谱方法、元胞自动机等是常见的离散化方法之一。