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SPSS数据标准化的意义 SPSS数据标准化处理后正常值在什么区间

发布时间:2022/05/30 13:21:51

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics试用版

当对不同量纲的数据进行处理时,相对较大的数据往往在统计过程中占据优势影响,不能反映真实情况,针对这种问题,我们需要借助数据分析软件将数据进行标准化处理,这就是SPSS数据标准化的意义,SPSS数据标准化处理后正常值在什么区间?本文结合实例向大家说明。

一、SPSS数据标准化的意义

进行数据处理时,量纲较大的数据会在统计过程中占据优势地位,不能准确的反映出各组数据对结果真实影响。例如在化学反应中,反应介质可能以100g为单位添加,反应原料可能以g为单位添加,而催化剂可能以mg为单位添加,如果不进行数据标准化,进行统计分析时,可能会得出反应介质用量对反应速度影响较大的结论,而事实上催化剂对反应速度的影响是至关重要的,因此对于量纲不一致的数据,统计前要进行标准化处理。

为了便于大家理解,我们随机产生一组数据,录入SPSS进行数据标准化处理,录入结果如图1所示。

 

图1 录入数据
图1 录入数据

 

 

二、SPSS数据标准化处理后正常值在什么区间

对于SPSS数据标准化处理,其内部的计算过程如下:首先计算这组数据的平均值,然后计算这组数据的标准差σ,然后将每个实验值X进行以下处理:

这样处理以后,大部分数据将分布于-1到1之间,少数数据分布与-1到-2和1到2之间,极少数或者几乎没有数据分布于-2到-3,2到3之间,这种标准化方式也成为Z-Score标准化方法,以第一小节中数据为例,其标准化结果见图2。

 

图2 标准化结果
图2 标准化结果

 

 

三、如何进行SPSS数据标准化处理

以上两个小节介绍了数据标准化的意义,以及数据标准化后,应该怎样评估数据范围,下面向大家介绍,数据标准化的方法。

点击分析,描述统计,描述,如图3所示。

 

图3 进行数据标准化处理
图3 进行数据标准化处理

 

 

然后在弹出的窗口,将VAR00001加入变量,然后勾选将标准化值另存为变量,点击确定。将显示图2所示的标准化变量ZVAR00001。

 

图4 指定变量
图4 指定变量

 

 

SPSS数据标准化的意义在于消除量纲对统计结果的影响,对于SPSS数据标准化处理后正常值在什么区间这个问题,我们结合处理的公式和正态分布曲线就不难理解,大部分数据应该处于-1到1之间,极少部分会位于-2到-3以及2到3之间。

 

作者:莱阳黎曼

标签:SPSSIBM SPSS Statistics数据统计分析软件数据分析软件

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