1樓：匿名使用者
對資料進行標準化主要是為了消除不同量綱（單位）的影響，比如一個指標以萬元為單位，一個指標以元為單位。兩個指標沒法直接進行比較，因此需要消除量綱的影響。
2樓：中子
標準化就是把某列變數的原來的值轉化為標準分，其公式為 （原值-變數均值）/標準誤，標準誤=變數標準差/根號n，n為變數包含的個案數。標準化後，資料服從以0為均值，1為標準差的標準正態分佈。
我們為什麼要這麼做，一般是為了統一資料單位，比如你的一列變數是以米為單位，一列以釐米為單位，我要檢驗這兩列變數的差異，但這兩列變數不可以直接進行加減乘除運算，因為單位不同，你用1米減去1釐米得出的值沒有意義，你把兩列變數都標準化後，單位統一為1個標準差，資料就可以相互運算了
如何用spss對資料進行標準化處理
3樓：世瀾步凌波
explore、裡面有的
4樓：說曄羽雅懿
分析描述裡面就可以標準化資料
5樓：鏡奇買以南
spss選單中依次選擇：分析——描述統計——描述，彈出的對話方塊裡有個核取方塊顯示將變數儲存為標準化得分，勾選後，然後把要標準化的變數選入右邊變數框，然後ok，就可以得到標準分
如何用spss對資料進行標準化處理
6樓：匿名使用者
spss選單中依次選擇：分析——描述統計——描述，彈出的對話方塊裡有個核取方塊顯示將變數儲存為標準化得分，勾選後，然後把要標準化的變數選入右邊變數框，然後ok，就可以得到標準分
如何利用spss軟體，對資料進行標準化處理
7樓：匿名使用者
資料不正定，建議刪除一些指標資料再做
8樓：騎螞蟻殺蝸牛
你這個步驟做出來的是些描述統計量，怎麼可能出現相關係數陣
用spss做主成分分析一定要將原始資料標準化嗎？為什麼？
9樓：匿名使用者
不需要的，對資料標準化的目的是為了統一變數的單位（單位不同的變數間不宜直接進行統計分析，標準化使得所有變數的單位統一為sd），我們用spss做主成分分析的時候，預設使用變數的相關矩陣進行運算，相關係數本來就是一個標準化的統計量，也就是說主成分分析的過程已經包含了標準化的過程，沒有必要再專門給資料做一次標準化處理。
用spss做因子分析時，怎樣給資料標準化（具體操作步驟）？
10樓：匿名使用者
我一般都是在excel裡對資料進行標準化預處理，然後拿處理後的資料在spss裡做因子分析，雖然麻煩點，但是心裡有譜，知道該怎麼操作，希望我的經驗能幫上你
在spss軟體中做因子分析需要將資料標準化處理嗎
11樓：
理論上不會改變。bai
因子分du析的主要途徑是構建因子模zhi型來計dao算各主因子得分，從而分析回主因子的貢獻力總結出答因子實際意義。資料標準化只是將不同變數量綱化，說明白點就是去掉各變數的單位，統一為標準化資料。 如果你的原始資料單位不衝突，標準化與否影響不大，正規來講，做多元統計分析前需要將資料進行標準化處理，保證統計分析的正確性。
所以不僅不要擔心結果改變，相反應該要求資料的標準化處理。 但是標準化的方法不一，每次標準化後的資料肯定也會不一樣，所以每次標準化後資料做出的因子得分實際上也不能保證一樣。這裡要搞清楚因子分析的結果不是看因子分析的得分是不是幾，而是靠這個得分做出分析結果也就是經濟學意義，所以即便因子得分有可能不一樣，只要結果分析到達一致即可。
spss中主成分分析法的資料如何進行標準化處理？
12樓：匿名使用者
首先 樓主要知道為什麼做資料標準化 資料標準化主要是對那些量綱不同的指標資料進行標準化 通俗說就是資料單位不同的話就做個標準化 要是單位相同不用標準化了
標準化步驟：選擇analysis 分析 然後選擇 下拉選單的第二個descriptive statistics 描述統計 接下來 選擇第二項descriptive 描述 接著把你的指標都放到空白框裡 就是這個介面的左下角 挑上對號 資料標準化了 相關係數矩陣也蹦出來啦
接著 你就會看到標準化後的資料出現在你spss頁面上這些原始指標的後面 也就是頁面往右拉吧 就看到標準化之後的資料了 你可以用這些標準化之後的資料進行主成分分析
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