SPSS数据标准化怎么操作 SPSS数据标准化处理流程

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 29.0.2.0

当变量数据的量纲（单位）不同时，数值上较大的变量可能会对模型的影响更大，在统计分析过程中可能会导致结论偏颇。为了避免因量纲不同导致的数据差异，我们往往要先对数据进行标准化的处理。那么，SPSS数据标准化怎么操作？SPSS数据标准化处理流程是怎样的？接下来，让我们一起来详细学习下。

一、SPSS数据标准化怎么操作

数据的标准化，就是将每一个个案值都先减去平均值，再除以标准差来得到新的、标准化的个案值。数据的标准化常用于量纲不同的变量分析中，可减少因量纲不同导致的数据差异，让数据能在同一尺度上作比较。下面具体演示一下SPSS数据标准化怎么操作。

如图1所示，在SPSS软件中导入一组客流量、销售额、客单价的数据，目标是将销售额数据进行标准化。

导入数据后，如图2所示，依次点击SPSS的分析菜单-描述统计-描述选项。

在SPSS的描述分析功能中，如图3所示，包含了变量设置、选项以及将标准化值另存为变量（Z）的功能。

将“销售额”添加到右侧的变量框中，底部的“将标准化值另存为变量（Z）”，即我们目标得到的标准化Z分数结果，因此务必要勾选此项。

完成变量设置后，如图4所示，点击描述分析面板右侧的“选项”按钮，在弹出的选项窗口中，勾选均值、标准差、最值等统计量，然后点击“确认”。

SPSS会自动对所设置的变量执行标准化处理，如图5所示，在原数据表中会出现一个新的变量“Z销售额”，其个案值即原销售额变量标准化后的结果。

二、SPSS数据标准化处理流程

是否执行数据的标准化，取决于数据的特点（如量纲、数值大小范围等）以及所选的分析方法。有些分析方法会受到数值大小差异的影响，如果有一些变量数值较大，可能会对分析结果施加更大的影响，从而导致研究结论的不准确。数据的标准化能将变量的数据范围归一化，以排除变量数值大小导致的差异。

SPSS数据标准化处理流程一般会包括以下流程：

1.判断变量是否需要标准化。

先观察数据的特点，比如图6所示的数据，销售额与客单价的数值差异比较大，容易造成销售额影响较大的分析结果，建议对变量进行标准化。

2.检查数据的正态性

部分标准化方法要求数据需要满足正态性，此时可以使用SPSS P-P图（用于检验数据是否服从某种分布）来检查数据的正态性。如图7所示，依次点击SPSS的分析菜单-描述统计-P-P图选项。

然后，如图7所示，添加需要检验正态性的变量，并将右侧的“检验分布”选项设置为“正态”，其他选项保持默认设置。

示例数据的P-P图如图8所示，当数据点近似直线分布，即说明数据服从指定的分布。由于本例设置的是“正态分布”检验，因此可以说明销售额数据服从正态分布。

3.使用相关函数进行数据标准化

使用Z=(X–μ)/σ公式计算标准化值，其中Z表示标准化后的数值，X表示原始数据，μ表示平均值，σ表示标准差。上述已经演示使用SPSS的描述分析功能计算标准化数值的方法，此处就不展开了。

三、小结

以上就是关于SPSS数据标准化怎么操作，SPSS数据标准化处理流程的相关内容。数据标准化，可避免因变量数据量纲不同导致的分析结果不准确。SPSS通过自动化的标准化处理，可快速为变量生成新的Z标准化变量，供进行更准确、科学的数据分析。如果您想了解更多SPSS处理数据技巧，可以前往SPSS中文网站继续学习。

作者：泽洋