在IBM SPSS Statistics的变量视图中，我们可以看到，其变量测量包含了标度、名义与有序的类型。那么，测量类型代表什么含义呢？实际上，SPSS测量类型区分的是变量对应数据的类型。

虽然数据的类型与SPSS的变量测量类型相似，但也有一些不同点，接下来，我们详细来探究一下吧。

一、数据的变量类型

首先，数据对应的变量可分为两个大类，分别是定量变量与定性变量。

定量变量是具有数值特征，并包含度量单位的数据类型，如销售额、身高、体重等，可分为连续变量与离散变量，。

定性变量，又称为分类变量，与属性、类别等相关，不具有数值特征，也无度量单位，如所属城市、性别等，可分为有序变量与分类变量。

二、与SPSS测量类型的关系

SPSS中的测量类型与数据变量类型相似，其有序测量对应有序变量，名义测量对应分类变量，但不同的是，SPSS将定量变量统称为标度测量。

1、标度测量

SPSS中的标度测量变量可进行多种的数值检验运算，以回归方程为例，可进行包含线性、曲线估计、非线性等回归方程的检验运算，使用范围广。

2、名义测量与有序测量

而名义测量与有序测量，由于其不具有数值特征，无法进行数值的统计运算，在进行回归方程分析时，则需采用逻辑回归的计算方法。

虽然有序测量属于定性变量的范围，但由于其变量具有等级顺序，具有“半定量”的属性。

比如，职称、能力测定等有序测量可按等级分为初级、中级、高级，并可通过变量转换的方式，转换为标度测量，比如为初级赋值为1、中级赋值为2、高级赋值为3等。

在一些满意度调查中，也常采用有序测量的变量（如非常满意、很满意、一般等），但在实际上的检验运算中，往往会转换为5分制的标度测量变量。

三、小结

综上所述，IBM SPSS Statistics中变量测量包含了标度测量、有序测量与名义测量三种。其中标度测量对应定量变量，有序测量对应有序定量，名义测量对应分类变量。

我们在分析数据时，对于不同的变量测量类型，需采用不同的计算方法，才能更好地确保数据分析的准确性。另外，在分析有序测量变量时，可将其转换为标度测量进行分析。

作者：泽洋