SPSS中的数值一般保留几位小数

数值在计算机中的表示一般用二进制码,8421BCD码只是二进制码的一种8421BCD码是这样表达的BCD码84210000010001200103001140100501016011070111810

在SPSS窗口的VariableView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

D．n=(n/100+0.5)*100.0n=3.3353.33=(3.33/100+0.5)*100.0

当然结果不一样的,因为你放入一个自变量系统会认为只有这一个变量在发生影响.当你一次放入多个自变量时,由于多个自变量之间还有一定的相互关联,系统会在综合计算多个变量的影响后得出回归系数.至于你以那个为准

2:以m为单位,保留三位小数3：散水、勒脚、室内外高差、墙身内外做法及材料4：平面图、剖面图、踏步及栏杆（栏板）节点详图5：三道：外轮廓尺寸、轴线间距、细部尺寸7：列表注写、截面注写9：板名称、板厚度

答案A改变了数值,显然不对；答案B第三位舍入了可得到的浮点数2位以后没舍掉；答案C先放大百倍接着对三位进行了舍入取整数保证了小数部分舍弃再除百得到两位小数；答案D先除了改变了小数点前的整数值显然错误,

SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的

不同分析方法里面的F值是有些差别的含义的,当然本质上都是属于方差分析的原理.比如就是在方差分析中,可以理解为F值越大,差异越显著,但还是要先看sig的值是否显著,如果sig没有达到显著效果,即使F再大

则代表截距,对应是变量的代表回归系数.负相关时可以是负数答案2：：B值是指回归系数和截距,左边对应的是constant（常数）则代表截距,即y=b+b1x1+b2x2.中的常数b:::::::::::

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

Eviews中,打开你需要查看的序列窗口,它上面的菜单中第4项为Properties,点击它,在弹出的对话框中,选择display选项卡,里面的numericdisplay下来菜单中选择fixedde

8421BCD其实就是二进制表示十进制但是是以每四位二进制码表示一位十进制数8421（68）D=（01101000）B

就是C因为为了保证小数点后两位,所以必须先乘以100.排除D.第三位四舍五入,就得用类型转换.

M也有可能是平均值,是指一列（一个variable）的平均值SD当然就是标准差T指的T检验的检验值P我就不知道是啥了

可以把一行的数值加起来,利用Transform下面的compute,左上角的Targetvariable是定义新的变量（即你要累加的行数值）,然后把你要累加的变量选到NumericExpression

从你的统计结果看,两者均不相关（SIG均大于0.05)但是,你采用方法可能不对,年级、性别都是定序变量,不适合用皮尔森相关系数分析的

你可以用spearman相关分析我替别人做数据分析蛮多的

个案一般用case来表示.如果不是个案研究的话,定量研究中的个案就是指你所调查的个体,一个被调查对象可以称为一个个案,然后围绕这个个案你可以根据自己的调查要求设计不同的调查变量,即所谓的调查问题.sp

不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有

可用转换（Transform）菜单下的计算变量（ComputeVariable）程序,目标变量（TargetVariable）设置成保留两位小数即可,可参考电子工业出版社出版的《PASW/SPSSSt