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SPSS答疑SPSS答疑13:数据标准化后出现负数怎么办?

SPSS答疑13:数据标准化后出现负数怎么办?
时间:2016年01月20日 | 栏目:SPSS答疑 | 评论:0 | 点击: 3473



  • 读者在微博私信里提问,数据标准化后出现负数要如何处理?


    关于数据标准化,我之前特意撰稿《数据的标准化处理及实际应用》讲述过。在数据分析过程中,有时为了消除量纲单位的影响,需要提前对原始数据进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标即处于同一数量级,适合进行综合对比评价。

    SPSS统计软件默认的标准化方法是Z-score法,或者叫标准差法,我习惯称之为Z得分法。这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。公式为:

    大多数软件使用者,也会欣然接受SPSS软件默认选择的Z得分法,原始数据经Z得分标准化处理后,会有一部分数据是负数,如果全都是正数,那反而才是不正常的。

    上图是正态分布图,负值表示在平均水平左侧,与原始数据相对应,标准化后负数表示对应的个案原始数据在平均水平以下

    举个例子,有一组语文成绩,标准化处理后的数据如下图:

    第10行以下的语文成绩标准化数值均为负数,说明这些数据低于平均水平,而这组语文成绩原始数据的平均值是81.2,我们发现这些负数对应的原始成绩均小于平均值81.2。


    结论:

    ★SPSS软件所生成的Z得分标准化变量,出现负数是正常的,代表个案原始数据低于平均水平。


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