发布时间:2024-11-26 16: 11: 00
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
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