变量类型

PL/SQL 支持多种变量类型：- NUMBER(p,s)：数字，p 为长度，s 为小数位数，例如 NUMBER(7,2) 表示最多 7 位数字，小数点前 5 位，后 2 位。- VARCHAR2：可变长字符串，有最大长度限制。- CHAR：字符型，固定长度。- CLOB：大对象字符。- LONG：长字符型。- DATE：日期。- BOOLEAN：布尔值。- RAW：二进制，存储多媒体数据。- BLOB：大对象，如图像、声音和视频。

变量的储存类型这块，SPSS 讲得还挺清楚的。数值型、字符型和日期型，基本都涵盖了。尤其是数值型，还细分了好几类，比如标准数值型、美元数值型、科学计数法啥的，用起来比较灵活。你在做数据清洗或者建模前，先搞明白这些类型，后面会顺畅多。 数值型里，除了最基本的 0-9 数字，有些带逗号、小数点甚至$符号的也能识别。像财务数据或国外问卷数据时，这点蛮实用的。字符型就不说了，适合装文字类的东西。日期型支持年、月、日甚至具体时间段，还能做时间序列。 对了，SPSS 还有点小门道，比如有些看上去是数字，其实被当作字符储存了，这时候你要注意转换类型，不然会出错。变量视图里可以改储存类型，一点就能改，挺方便的

PL/SQL 里变量类型的写法，其实挺灵活的，尤其是%TYPE和%ROWTYPE这两个写法，真的是老程序员的宝藏用法。像v_ename emp.ename %TYPE这样写，变量的类型直接跟表里的字段走，表结构改了也不用担心变量类型错位，省心不少。 还有emp_rec emp%ROWTYPE，一行数据打包成一个变量，不用一个字段一个字段地写，适合取整表记录的时候用。你如果还在用那种一个个定义字段的方式，真的该试试这招，写得少，错得也少。 变量赋值那块，比如an_sal := mon_sal * 12 + nvl(comm, 0)，挺典型的工资计算方式，加上nvl补空值，这种写法常见但也实用。再

变量类型【例1.3】可以有多种。 将5存储到X1和X2，将\"王强\"存储到姓名M，计算M=5*X1+X2并且性别=.T. DVAR={^2008-08}

在回归分析中，如何有效地应用分类型变量是一个关键问题。除了二值和排序型变量外，其他类型的分类型变量可以通过转化为虚拟变量来增强模型的表达能力。例如，对于属性“分布形式”有多个取值的情况，可以创建相应的虚拟变量。这种策略不仅能够保留原始信息，还能够有效地提升回归模型的预测能力。

主变量：类型与应用 在数据库系统中，主变量充当应用程序与 SQL 语句之间沟通的桥梁。根据数据流向，主变量主要分为输入主变量和输出主变量。 输入主变量 由应用程序赋值 SQL 语句通过引用获取其值 输出主变量 由 SQL 语句赋值或设置状态信息 将结果或状态信息返回给应用程序 值得注意的是，一个主变量可以同时扮演输入和输出的角色，在应用程序与数据库之间实现灵活的数据交互。

变量数据类型用于指定变量可以存储的数据类型。Oracle SQL 和 PL/SQL 支持多种数据类型，包括： 布尔值（BOOLEAN）：真或假 日期（DATE）：特定日期 二进制大对象（BLOB）：二进制数据 长原始数据（LONG RAW）：原始数据超过 2000 字节 数值（NUMBER）：精确数字 基件（BFILE）：操作系统文件引用 可变字符（VARCHAR2）：可变长度字符串 这些数据类型允许存储和处理不同类型的数据，例如布尔值、日期、图像、文本和数字。

SPSS 的变量储存类型挺简单，主要分为三种：数值型、字符型和日期型。数值型就是 0-9 的数字和一些符号，比如美元符号、逗号或者圆点。字符型通常是字母或者其他文字，日期型则存储日期信息。根据不同的数据需求，你可以选择合适的类型，这样起来会更高效哦。比如，如果你在财务数据，就要用到带有货币符号的数值型。如果你搞的是统计，日期型就派上用场了。要注意的是，SPSS 还了一些特定格式的数据类型，如标准数值型、逗号数值型等，适合不同的需求。，掌握了这些类型的选择和用法，后续的会更加流畅。是做数据清洗时，合理选择储存类型能减少出错的几率。

多元统计分析中的变量可分为定量变量和定性变量。 定量变量以数值形式描述研究单位的特征，如年龄、身高、体重等。 定性变量以类别形式描述研究单位的特征，分为二分类变量（如性别）和多分类变量（如血型）。

在SPSS统计分析中，变量可以分为数值型、字符型和日期型三种基本类型。数值型变量包括标准数值、科学技术法表示、美元符号等；字符型变量则由任意字符组成；日期型则表示日历日期。