在存在多个数据源的情况下，经常会使用到IBM SPSS Statistics的数据合并功能，对多个数据源的数据进行合并。

比如在收集地区数据时，需要不同地区的人员分开收集，而在数据汇总的阶段，就需要使用到数据合并的功能将这些不同来源的数据合并汇总。本节，我们将会重点学习变量的合并。

一、打开需合并的数据

变量合并的作用是将不同数据文件中，相同个案的不同变量数据进行合并。比如数据A包含了年龄、性别等数据，而数据B包含了地区、收入等数据，而这些数据都是来自同一批个案，就可以通过变量合并数据。

首先，在SPSS中分别打开两个需要合并的数据文件。

如图2所示，可以看到，两个数据文件中存在着账号、性别、客单价三个相同变量，以及Area、地区、来源、点击页面数四个不同变量，其中地区与Area实际为同一个变量，但命名方式不同。

二、使用变量合并功能

接着，如图3所示，依次打开数据-合并文件-添加变量，针对数据文件的异同点进行变量合并。

由于当前打开的是数据集2，因此最终的数据会合并到数据集2中。如图4所示，以数据集2为基础，与之前已打开的数据集3进行合并。

接着，如图5所示，打开变量选项卡，进行变量合并的设置。

其中，变量括号中含+的是数据集2中不包含的变量，而含*的是数据集2中包含的变量。设置的变量含义如下：

排除的变量，即两个数据文件中存在差异的，但在合并数据过程中需要剔除的变量。

包含的变量，即两个数据文件中存在差异的，但在合并数据过程中需要保留的变量。

键变量，即两个数据文件同时包含的变量。

由于变量“地区”与“Area”实际为同一变量，可将其中一个添加为“包含的变量”，另外，还可以通过重命名的方法，将“Area”重命名为“地区”。

如图6所示，可以看到“Area”已重命名为“地区”，将其添加为“包含的变量”。

如图7所示，在包含的变量中，“Area”变量已经重命名为“地区”变量。当然，我们也可以直接使用数据集2中包含的“地区”变量。

完成以上操作后，如图8所示，可以看到，变量已经合并完成。后续，可对数据作进一步的整理，如排序等。

以上就是SPSS数据合并中的变量合并操作演示。除了变量合并外，数据合并中还包含了个案合并的功能，如需获取该功能的介绍，可前往IBM SPSS Statistics中文网进一步探索。