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SPSS：数据标准化后出现负数怎么办
2016-09-09
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SPSS：数据标准化后出现负数怎么办

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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