㈠ 如何用spss对数据进行标准化处理

如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理]>>[生成变量]>>[标准化]。放入数据，点击开始处理。

㈡ spss中，标准化是干什么用的

对数抄据进行标准化主要是为了消除不同量纲（单位）的影响，比如一个指标以万元为单位，一个指标以元为单位。两个指标没法直接进行比较，因此需要消除量纲的影响。

标准化可以通过在线spssau的【生成变量】一键处理。

㈢ 如何用SPSS对数据进行标准化处理

如何用对数据进行标准化处理？

SPSS统计分析软件是常用的数据分析工具，这里是一篇 SPSS案例分析。

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进行多元统计分析时，我们往往要收集不同量纲的数据，比如销售总额（万元），利润率（百分数）。这表现为变量在数量级和计量单位上的差别，从而使得各个变量之间不具有综合性，而多元分析方法大多对变量要特殊的要求，比如符合正态分布或者变量之间具有可比性。这时就必须采用某种方法对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲化处理，解决各数值不具综合性的问题。

spss提供了很方便的数据标准化方法，这里只介绍Z标准化方法。即每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响。该方法是目前多变量综合分析中使用最多的一种方法。在原始数据呈正态分布的情况下，利用该方法进行数据无量纲处理是较合理的。

spss的实现步骤：

【1】分析——描述统计——描述


【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。

【3】返回SPSS的“数据视图”，在原始变量的最后多了一列Z开头的新变量，这个变量就是标准化后的变量了。基于此字段可以做其他分析。

㈣ 在spss软件中做因子分析需要将数据标准化处理吗

理论上不会改变。 因子分析的主要途径是构建因子模型来计算各主因子得分，从而分析主因子的贡献力总结出因子实际意义。数据标准化只是将不同变量量纲化，说明白点就是去掉各变量的单位，统一为标准化数据。 如果你的原始数据单位不冲突，标准化与否影响不大，正规来讲，做多元统计分析前需要将数据进行标准化处理，保证统计分析的正确性。所以不仅不要担心结果改变，相反应该要求数据的标准化处理。 但是标准化的方法不一，每次标准化后的数据肯定也会不一样，所以每次标准化后数据做出的因子得分实际上也不能保证一样。这里要搞清楚因子分析的结果不是看因子分析的得分是不是几，而是靠这个得分做出分析结果也就是经济学意义，所以即便因子得分有可能不一样，只要结果分析到达一致即可。