【part4 变量视图下的变量设计】
阿婷来啦！今天干货满满呢！不懂的问题大家可以给我留言哦~
1. 对变量名称的设计：
【完美做法】尽量由字母加数字构成，数字下有小编号（比如,Q1，Q2，Q1_1，Q1_2）
2. 对标签的设计：
【标签作用】
解释说明变量含义（比如性别，年龄，问卷中的问题）
为作图标识（讲究颜值，要简洁明了，回避文字无聊，最好2~6个汉字）
3. 对变量类型的设计：
【变量类型】分为数字型（数值）与非数字型（字符串），其他的都是这两种的变种。
【编码设计】将字符串进行分类，为了以后的文字数字化转换更好操作。平时最好用数值型。
4.宽度及小数：一般情况宽度按默认，一般情况小数不需要就0。
5. 对值的设计：（结合测量工具，测量手段，测量类型）
#一个问卷就是一个量表集！！！！！！！#
【单选题】：变量就是提问，维度就是变量，
所有提问选项都是测量刻度：如下图的值123，对应后面的选项就是测量刻度
【多选题】： 由单选题构成，多选转化为单选
【矩阵题、限选题、开放题】
二维表只能录入单选题，限选题、开放题、矩阵题均需要转化成单选
6. 关于测量类型设计：
——在这里修改：
不同数据类型对应不同分析方法原理、应用条件~~
【名义型】：通过命名来分类，例如:名字，性别
【序号型】：分大小上下左右多少之类可排序，测量手法有顺序意义（可排列123），值要与顺序对应，且注意是否等距（3-2=2-1）（一般不用负数）
（数据清洗要求）注意选项的措辞尽量设计为等距，方便日后数据分析
用里克特量表（分五个选项，选项间等距）好分析，分析更准确
打分“1-5而非直接粗暴的选择“是否”会影响结果，
序号型变量可做加减法
【度量型】（度尺型）：可以做加减乘除
Ps:前面讲的变量类型是存储类型，而这个是关于分析方法的类型选择。
另外：
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对齐：比较肤浅表面的设计，只能决定数据显示位置
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角色：与建模有关，分解世界后形成几个模块，各自承担不同角色（结构方程模型的分析amos可以证明模型是否妥当）。
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缺失值：针对捣蛋的人，不回答问卷的人，电脑在范围内随机分配给值。
今天的分析就到这里啦，我们下期再见!