Parmi les grands projets d'analyse de données, différentes sources de données, la quantité et la taille de l'unité sont différentes, pour les rendre capables de comparaison, les méthodes de normalisation doivent être utilisées. Supprimer la déviation de résultat. Une fois que les données d'origine sont normalisées par la normalisation des données, chaque indicateur est en ordre, adapté à une évaluation de comparaison. Ceci est des données standardisées.

Principes de base: moyenne à l'exception de la valeur, puis récupérer les données de la distribution standard normale des écarts standard 0 et des écarts types sont

1. dans SPSS, la méthode de normalisation du point z utilisé (normalisée 0-1), fournit la déviation moyenne et écart type des données d'origine pour normaliser les données.

Les données sont traitées conformément à la distribution standard normale, à savoir 0 et des écarts types sont 1.

Les activités spécifiques de SPSS sont remplies dans le menu "Description statistique".

À ce stade, vérifiez "Enregistrer la valeur standard" etLes variables nouvellement normalisées seront enregistrées dans la dernière colonne des données d'origine dans le mode de vue de données, les noms de variables commencent par la lettre imprimée Z.

Le centrage de données est en référence à la valeur moyenne des données d'origine, à l'exception des données calibrées et après le processus de centralisation, les coordonnées de la Les données originales sont traduites en points centraux (0, 0) et le prix du traitement moyen des données devient 0, ce qui s'appelle également une valeur par zéro.

Exemple simple: Par exemple, un petit employé de Boss a un total de 5 Les personnes, le salaire de 5 personnes mesure 12 000, 5 000, 8 000, 3 000, 4 000 yuans et cinq de ces données sont un ensemble de données indépendant, avec une moyenne de 6400 yuans.

Chaque salaire de chaque personne suit une moyenne de 6400, atteignant 5600, -1400, 1600, -3400, -2400 et la moyenne de 5 données nulle, est le centre des données. Dans SPSS, utilisez le menu mathématique pour extraire la nouvelle variable, entrez le formulaire et la nouvelle variable peut être visualisée dans la vue de données. 3. Normaliser La normalisation, est également l'une des méthodes de normalisation de données.

La formule de calcul générale est la suivante et la nouvelle plage de données est comprise entre [0, 1] et la normalisation est normalisée. Le traitement de la normalisation, dans SPSS peut être effectué avec le menu "Informatique de calcul", entrez la formule de calcul correspondante dans l'expression.