将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。添加逻辑条件即可。最后点击确认即可。
在SPSS里面的重新编码即可。f变量=1，生成新变量为=1，其余为0。fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0。解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。
依次点击“转换”、“重新编码为不同变量”。之后会弹出“重新编码为不同变量”对话框。我们将性别字段点选入中间选框，然后在输出变量和标签中输入需要的信息并点击“变化量”进行更新。接下来点击“旧值和新值”。分别将男、女替换为1和2。
在变量视图中，看看数据的变量类型是否为string，如果是，修改为数值型。对SPSS中的个案打个比方，从一个班中调查几名同学的身高、视力、体重、肺活量等，其中被调查的一个同学就是一个案，个案代表上述身高、视力、体重、肺活量等指标值的空间集合。
我也是这种问题。不知你的具体情况。有些可以直接把数据类型改了直接做分析，但有些情况是类型可以改了，但分析前还必须对数据进行处理的。
首先，打开电脑里面的SPSS，并把变量输入进去，在变量视图中可以看到第二栏就是类型了，把那一格打开。其次在打开之后，可以看到许多可以修改的类型了，选择字符串。最后选好之后，可以设定一下宽度，修改名字的长度即可。
首先，打开你的SPSS软件，找到菜单栏中的文件，选择打开，导入你的数据集。接下来，我们将进入数据处理的关键环节——数据标准化。在分析菜单中，选择描述统计，再点击描述选项，这将带你进入数据描述的界面。在工作区，你需要确保你想要标准化的变量已经选中。
打开spss，将界面切换到变量视图。在编辑栏目创建观测指标及类型。示例创建两个指标，一个作为自变量，另外一个作为因变量，分别是gpd和urbanization，代表人均gdp和城市化水平。指标及类型建好了以后，就要输入数据到spss中了。切换到“数据视图”，数据可以手工输入，也可以从excel中复制或导入。
如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理][生成变量][标准化]。放入数据，点击开始处理。
spss的实现步骤：【1】分析——描述统计——描述 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。基于此字段可以做其他分析。
勾选系数，kmo两项单击继续回到因子分析窗口，在选择旋转，勾选无，然后按确定就行了。一般软件会进行标准化处理的，应该不用你自己处理。这个步骤只是大致的，因为SPSS版本不同，界面也会有所不同，还有中英文版的，所以可能还要你对软件的语言翻译一下。
解决spss数据的变量类型如何转换的步骤如下：将数据导入spss中后选择菜单栏中的【转换】下的【计算变量】选项。在【目标变量】中直接输入变量的名称。然后在【数字表达式】中输入值即可对新变量赋值了。可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择【如果】选项。添加逻辑条件即可。
依次点击“转换”、“重新编码为不同变量”。之后会弹出“重新编码为不同变量”对话框。我们将性别字段点选入中间选框，然后在输出变量和标签中输入需要的信息并点击“变化量”进行更新。接下来点击“旧值和新值”。分别将男、女替换为1和2。
进入SPSS的数据编辑视图。 检查变量类型，将所有字符串变量转换为数值类型。 转换完成后，即可重新执行主成分分析，并得到权重结果。请注意，在进行变量类型转换时，确保所使用的字符串变量不会因为转换而丢失重要信息。
打开spss，这里的第一列是可变收入，我们用这个scale变量作为例子来生成一个新的分类变量income2。单击菜单栏中的转换，选择下拉列表中的数据进行离散化。出现一个对话框。由于我们只有收入变量且仅对此变量进行分类，因此选择它，单击箭头，然后移动到变量框以使其成为离散变量。
总结 ：以上方法都可以将连续变量转换为等级变量，但是每个方法的使用场景有些许差别。变量赋值可以用在需要使用SPSS算术表达式、SPSS函数及SPSS条件表达式的场景下，结果变量更加灵活。变量重编码适合用在等级变量值较多的情况，可以很简洁的完成连续变量的等级划分。
在变量视图中，看看数据的变量类型是否为string，如果是，修改为数值型。对SPSS中的个案打个比方，从一个班中调查几名同学的身高、视力、体重、肺活量等，其中被调查的一个同学就是一个案，个案代表上述身高、视力、体重、肺活量等指标值的空间集合。
