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spss 如何进行数据标准化_spss原始数据标准化_spss数据标准化处理
SPSS计算运行过程中会自行标准化的，如果想保存标准化后的数据文件，点击Analyze–>descriptive statistics–>descriptives中勾选“save standardized values as new variables”
进行多元统计分析时，我们往往要收集不同量纲的数据，比如销售总额（万元），利润率（百分数）。这表现为变量在数量级和计量单位上的差别，从而使得各个变量之间不具有综合性，而多元分析方法大多对变量要特殊的要求，比如符合正态分布或者变量之间具有可比性。这时就必须采用某种方法对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲化处理，解决各数值不具综合性的问题。
spss提供了很方便的数据标准化方法，这里只介绍Z标准化方法。即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响。该方法是目前多变量综合分析中使用最多的一种方法。在原始数据呈正态分布的情况下，利用该方法进行数据无量纲处理是较合理的。
spss的实现步骤：图例
【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。
SPSS计算运行过程中会自行标准化的，如果想保存标准化后的数据文件，点击Analyze–>descriptive statistics–>descriptives中勾选“save standardized values as new variables”
