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

SPSS数据标准化是数据预处理的一部分，数据预处理包括清洗、转换、缺失值处理等操作，可提高数据的质量与研究分析的准确度。而SPSS数据标准化是通过标准化函数将原始数据转换为标准化数据的方法，采用的是Z-score标准化方式。本文会教大家SPSS数据标准化怎么操作，以及介绍SPSS数据标准化处理后数据大于1怎么办的相关内容。

一、SPSS数据标准化怎么操作

SPSS数据标准化采用的是Z-score标准化方法，即将原变量中的每一个数据都先减去平均值，然后再除以标准差，得到新的Z分数的过程。具体公式为Z=(X–T)/SD，其中X代表每一个原数据，T代表平均值，SD代表代表标准差。

SPSS数据标准化后的Z分数代表每个数据点与均值的标准差距离，即数据点与均值的差值以标准差衡量。由于每个变量都会使用自身的均值与标准差计算，当变量之间的单位不同或数值差别过大时，可通过数据标准化减少影响，让变量之间可以进行比较运算。

那么，SPSS数据标准化怎么操作？我们可以使用SPSS的描述统计功能进行运算。

在SPSS的描述分析中，如图2所示，提供了“将标准化值另存为变量”的功能，也就是说，我们在得到变量分析结果的同时，可以在数据表中得到标准化后的变量数值。

具体的变量设置方法是，如图3所示，将需要标准化的“客单价”、“点击页面数”变量添加到右侧面板中，然后勾选“将标准化值另存为变量”，点击“确定”。

返回到SPSS的数据表窗口，如图4所示，可以看到数据表的末端新增了“Z客单价”、“Z点击页面数”的变量，其中放置了相应变量的标准化数据。

二、SPSS数据标准化处理后数据大于1怎么办

SPSS数据标准化处理后数据大于1怎么办？实际上，运用Z标准化处理后的数据可能是正数，也可能是负数，其数值也可能会大于1，甚至大于2，这是正常的。Z分数数值为正数说明数据点高于平均值，负数说明低于平均值。

如果Z分数为2，说明该数据点比平均值高出2个标准差，这在正态分布的数据中出现的概率会比较少。因此可以快速识别数据中的极端值，帮助我们更直观地理解数据的分布情况。

如果不希望数据标准化后出现数据大于1的结果，可使用“0-1标准化”的方法。“0-1标准化”，也称离差标准化，是对原始数据进行线性变换的方法，运算起来比较简单，其计算公式如图6所示，其中x为变量中的每一个数据点，min为最小值，max为最大值。

如果要在SPSS进行“0-1标准化”的运算，可使用“转换”菜单中的“计算变量”功能。

比如图7所示，本例需要计算的是“客单价”的“0-1标准化”数值。先在目标变量处输入“标准化值”，然后在数学表达式处输入“（客单价-1）/（199-1）”的计算公式，注意“客单价”要在左侧变量列表处添加进来。

SPSS计算“0-1标准化”变量的结果如图8所示，在数据表末端新增了“标准化值”变量，其中放置了SPSS的公式计算结果，数据范围在0-1之间，不会出现数值大于1的问题。

三、小结

以上就是关于SPSS数据标准化怎么操作，SPSS数据标准化处理后数据大于1怎么办的相关内容。SPSS可通过描述分析中的标准化数值另存为功能，Z-score标准化数据，该数值可能会包含负数、正数等，代表了每个数据点与均值的标准差距离。除此以外，SPSS也可以通过计算变量的方法，进行“0-1标准化”的处理，大家可以根据实际需求选择合适的标准化方法。

作者：泽洋