En raison du fait que de nombreux amis ont du mal à discuter de la normalisation des données, nous voulons donc dans cet article vous apprendre à normaliser les données dans SPSS de manière visuelle et étape par étape avec des explications complètes.
Quel est le but de la normalisation des données?
C’est une question que beaucoup de nos compatriotes se posent à quoi sert la normalisation des données? La réponse est que la normalisation des données aide à ce que leur importance ne dépende pas de leur unité de mesure. En conséquence, des données standardisées sont utilisées dans des cas tels que l’exploration de données et l’analyse de données multivariées.
La normalisation s’applique également aux données quantitatives et qualitatives, et il existe plusieurs méthodes de normalisation.
Tutoriel étape par étape sur la normalisation des données dans SPSS:
Après avoir regardé la vidéo ci-dessus, nous passerons à l’instruction étape par étape de cette opération. Vous pouvez suivre ces étapes afin de terminer la normalisation des données facilement et avec succès.
Étape 1 – Nous entrons les données dans l’environnement logiciel SPSS. Dans cette étape, les données peuvent être saisies manuellement ou copiées à partir d’un autre environnement tel qu’Excel.
Étape 2 – Après avoir entré les données, accédez à l’onglet Analyser et entrez les sections Statistiques descriptives et Explorer.
Étape 3 – Dans la fenêtre qui s’ouvre, entrez l’attribut souhaité dans la zone de liste Dépendante. Dans cette étape, si nous avons plusieurs attributs, nous pouvons effectuer le test de normalité sur tous les attributs simultanément, nous entrons donc tous les attributs dans la zone de liste Dépendante.
Étape 4 – Après avoir entré les attributs, nous devons activer les tracés de normalité de phrase avec des tests dans la section Tracés et cliquer sur le bouton Continuer et Ok pour que les résultats des tests apparaissent dans la fenêtre de sortie.
Étape 5 – Vous avez vu avec quelle facilité avec deux tests, la normalité des données a été vérifiée. Maintenant, selon ce qui précède, nous examinons les résultats du test de Kolmogorov-Smirnov. Dans ce tableau si la valeur de sig. S’il est supérieur à 0.01, les données sont normales, et si elles sont inférieures à 0,01, les données ne sont pas normalement distribuées, et nous devons les convertir avant d’analyser la variance.
