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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

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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”

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