Data->Sort Cases
按特定变量值排列Case
“把班上所有同学按成绩排名”
Data->Transpose
转置：行列互换
可选择其中的一列作为变量名（SPSS的一列表示一个变量，一行表示一个Case）
Data->Split Files
按照变量值对数据进行分组（不会真的拆分文件，只是将数据进行分组）
“把男生女生的成绩拆分开来”
Data->Merge Files
Add Cases 纵向合并：2个文件的变量完全一致，增加Case而已
把B班同学的语数英成绩导入到A班同学的语数英成绩表格里
Add Variables 横向合并：2个文件的Case完全一致（由同一批人完成），增加新的变量
把班上同学的地理成绩导到语数英成绩的文件中
Data->Aggregate
汇总：先按特定变量把数据分类，再求分类各组的统计值
生成新的数据文件 AGGR.sav
求男生女生的数学和英文成绩的Mean,SD,Max, Min
（选择性别为分类变量，数学成绩、英文成绩为汇总变量）
Data->Weight Cases
如果在一个样本中女性比例过高，可能需要给予女性数据较低的权重值，以抵消它们比例过高引起的影响
在进行频数分布分析时（列联表、交叉表），已知单元格频数，要进行卡方检验，也需要以加权方式处理数据
在当前数据文件中如果存在一个表明相同变量值出现频数的变量，应该把它定义为加权变量
1. 加权变量中含有0、负数、缺失值的Case将被排除在分析外
2. 分数值有效
3. 一旦对数据进行了加权处理，接下来所有的分析过程中加权都有效，直到页面关闭或重新加权
Transform->Rank Cases
求某个变量值的秩（保存为新变量，不改变Case顺序）
“求班上所有同学的排名”
可以分别输出男生、女生的排名
Transform->Count
“求20门课中每个同学一共选了几门课”
每门课选中则数值为1，让20门课对应的20个变量参与计数，生成新变量 mathcrs
可设置条件 if（这个学生还没毕业，就统计一下它选修了几门课）
Transform->Recode
多用于将“定距变量”重新编码为“定序变量”
“把所有同学按照成绩高低分成优、良、差3个层级”
Transform->Automatic Recode
将数值型（含非连续整数）变量转换为连续整数（EX 表示因子水平、人数）
将字符型变量转换为连续整数（EX 非连续数值无法处理）
Transform->Compute
根据现有若干个变量生成一个新的变量
平均进步成绩=（期末语文成绩-期中语文成绩）+（...）/N
Utilities->Define Sets
变量太多时，可以将不常用的变量遮蔽，将常用的变量定义为一个变量集
Utilities->Use Sets
调用已定义的变量集
