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SPSS对数据进行标准化处理

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    发表于 2014-7-23 15:13 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    SAS1.png
    ! V- N% N9 L# y; W' u

        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

    SAS123.png
    ( r' i5 h* I: r
    【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。
    ' N" [8 M+ K3 e3 Y, B% d SAS122.png
    * i2 l; o( a9 S2 d! }* R
    【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。
    + v8 `0 J" {5 }. m& C$ F& G9 F* A" A4 R+ Q2 \4 z% t5 ]7 H3 j
                                                                                                   
    + b3 J5 _, e' A5 h8 S% I2 {
    zan
    郑小锐        

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