品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

标准化处理是SPSS数据预处理中的常用方法之一，当不同变量数据的量纲不一致，或者数值差别比较大时，常常需要通过标准化处理让不同变量的数据具有可比性。本文为大家介绍SPSS标准化处理的目的，以及SPSS标准化处理方法。SPSS的数据标准化处理比较简单，新手也能轻松上手操作。

一、SPSS标准化处理的目的

SPSS标准化处理的目的主要是消除变量间量纲、单位不一致或数值差别过大对分析造成的影响。通过SPSS的数据标准化处理，可以让不同变量间的数据具有可比性，确保变量能在相同尺度上作分析比较。比如身高、体重、年龄等变量，其单位是不同的，在分析时可能会因为变量单位的不同造成结果的差异。

另外，SPSS标准化处理后的数据可方便不同变量间进行组合分析，从而构建更复杂的模型或进行更高级的统计分析，比如在多元线性回归分析中，可对自变量、因变量进行标准化处理，以更好地解读相关系数。

二、SPSS标准化处理方法

SPSS标准化处理主要有两种方法，一种是将变量数据转换为Z分数，另一种是通过计算的方法将变量数据转换为0-1的标准化数值。接下来，我们会分别演示SPSS以上两种方法的操作步骤。

1.将变量数据转换为Z分数

SPSS的标准化Z分数是用每一个个案值减去平均值，再除以标准差得到的标准化个案值。标准化Z分数反应了个案值与平均值的标准差差异倍数，其数值越大，说明该个案偏离均值的程度越大，反之越小。因此，标准化Z分数也会用于检查数据中是否存在极端值的情况。

那么，怎么能得到SPSS的标准化Z分数？操作很简单，只需使用SPSS的描述分析功能就能轻松得到。

在SPSS描述分析面板中，如图2所示，提供了“将标准化值另存为变量”的功能，该功能即上述提及的标准化Z分数。大家只需在添加变量运算描述性统计量时勾选该功能，即可在数据表中得到新的标准化Z分数变量。

如图3所示，将需要标准化处理的变量都添加到右侧的变量面板中，然后勾选“将标准化值另存为变量”，并点击“确定”按钮，开始进行相应的运算。

完成描述分析后，如图4所示，在数据表末端新增两个变量，分别是“指标1”与“指标2”的标准化Z分数。

2.0-1标准化处理

Z分数数值可能有正数与负数，如果希望标准化处理后数据为正数，可以选择“0-1”标准化处理的方法。该方法是通过SPSS的计算变量功能计算得到的，其公式如图5所示，其中x为变量中的每一个个案值，min为最小值，max为最大值。

学习了“0-1”标准化处理的相关公式，我们就可以使用SPSS转换菜单中的“计算变量”功能将标准化处理后的变量计算出来。

SPSS的计算变量功能提供了现有变量列表、键盘以及函数组功能，我们可以利用这些功能撰写数学表达式并计算变量。

首先，在目标变量下方输入“标准化指标1”代表计算得到的新变量，同时点击下方的“类型和标签”功能，进行新变量的属性设置。

如图9所示，标签处可不填写，但要将变量的类型设置为数字。

完成目标变量的名称、类型与标签设置后，根据“0-1”标准化处理的公式撰写数学表达式，建议直接使用SPSS提供的键盘功能。如果数学表达式中有涉及到现有变量的，需要在左侧变量列表中添加，不能直接用键盘输入变量名称。

完成数学表达式的撰写后，点击底部的“确定”按钮。

返回到SPSS的数据表，即可在数据表末端找到新计算的变量“标准化指标1”，每一个个案值都有其对应的“0-1”标准化数值。

三、小结

以上就是关于SPSS标准化处理的目的，SPSS标准化处理方法的相关内容。SPSS标准化处理可以避免变量间因量纲、单位等差异造成的分析偏差，让变量间具有可比性，可在统一的尺度中作比较分析。SPSS可通过描述分析中的另存为Z分数功能以及计算变量的功能，实现数据的标准化处理。

作者：泽洋