随机数，是软件根据条件生成的一系列随机分布的数值。在一些抽奖、分配序号等对随机性要求较高的实践中，经常会运用生成随机数的方法。那么，在使用IBM SPSS Statistics软件时，怎么才能生成随机数呢？

IBM SPSS Statistics可应用数学表达式的方式，生成符合特定条件的随机数。IBM SPSS Statistics的随机数函数类型很多，本文将以生成特定标准差的随机数为例，演示一下具体的操作。

一、数据准备

在运用IBM SPSS Statistics生成随机数前，我们需先在数据集中激活对应的单元格，最简单的方式是为随机值输入编号。由于SPSS不具有类似Excel的下拉填充序列的功能，需要通过手输编号或编写语法的方法来输入编号。

如果不希望手输或编写语法，可以在Excel中完成序列填充后。

图1：包含序号的Excel表格

再运用导入Excel数据的方法，将编号导入到SPSS的数据集中。

图2：导入SPSS

如图3所示，我们已经完成了编号的导入。

图3：完成序号导入

二、计算变量

接着，再运用SPSS的计算变量功能生成特定标准差的随机数。

图4：计算变量

在计算变量设置面板中，我们将目标变量设为“Ramdo”，VI编号变量在计算变量中无实际用途，仅在数据集中作为编号使用。

图5：计算变量设置

完成目标变量的设置后，在函数组中选择“随机数”函数组，接着，下方的函数和特殊变量会出现所有与随机数相关的函数类型。

我们选择其中的Rv.Normal函数，该函数返回的是具有指定均值与标准差的正态分布中的随机数值。

图6：随机数函数

如图7所示，双击Rv.Normal函数，使其代入数字表达式中。

接着，在Rv.Normal函数的括号数值中分别输入50、2，以得到均值为50、标准差为2的随机值。完成设置后，单击确定运算表达式。

图7：数学表达式

完成运算后，返回SPSS的数据集，如图8所示，数据集中会出现一个新的Ramdo变量。该变量的值即上述数字表达式运算后的随机值。

图8：完成随机数的生成

三、验证数据

最后，简单检验一下随机数的标准方差是否与数字表达式设置的（标准差为2）一致。

如图9所示，依次单击分析-描述统计-频率。

图9：描述统计频率分析

如图10所示，可以看到，该Ramdo变量的标准差约为2，与数字表达式设置的一致。

图10：数据均值与标准差

四、小结

综上所述，通过使用SPSS计算变量中的Rv.Normal函数表达式，可输出指定均值、标准方差的随机数值。但需注意的是，在使用该函数表达式之前，需确保已激活了与所需随机值同等数量的单元格。