A causa del fatto che molti amici hanno difficoltà a discutere la normalizzazione dei dati, quindi in questo articolo vogliamo insegnarti come normalizzare i dati in SPSS in modo visivo e passo-passo con spiegazioni complete.
Qual è lo scopo della standardizzazione dei dati?
Questa è una domanda che molti dei nostri compatrioti chiedono qual è l’uso della standardizzazione dei dati? La risposta è che la standardizzazione dei dati aiuta che la loro importanza non dipende dalla loro unità di misura. Di conseguenza, i dati standardizzati vengono utilizzati in casi come il data mining e l’analisi dei dati multivariati.
La standardizzazione è applicabile anche ai dati quantitativi e qualitativi e esistono diversi metodi di standardizzazione.
Tutorial passo-passo sulla normalizzazione dei dati in SPSS:
Dopo aver visto il video qui sopra, andremo alle istruzioni passo-passo di questa operazione. È possibile seguire questi passaggi al fine di completare la normalizzazione dei dati in modo semplice e con successo.
Passo 1-Inseriamo i dati nell’ambiente software SPSS . In questo passaggio, i dati possono essere inseriti manualmente o copiati da un altro ambiente come Excel.
Fase 2 – Dopo aver inserito i dati, andare alla scheda Analizza e inserire le statistiche descrittive ed esplorare le sezioni .
Fase 3-Nella finestra che si apre, inserire l’attributo desiderato nella casella di riepilogo Dipendente . In questo passaggio, se abbiamo diversi attributi, possiamo eseguire il test di normalità su tutti gli attributi contemporaneamente, quindi inseriamo tutti gli attributi nella casella di riepilogo Dipendente .
Fase 4 – Dopo aver inserito gli attributi, dobbiamo attivare la frase Trame Normalità con test dalla sezione Trame e fare clic sul pulsante Continua e Ok in modo che i risultati del test vengano visualizzati nella finestra di output .
Fase 5-Hai visto come facilmente con due test, la normalità dei dati è stata controllata. Ora, secondo quanto sopra, stiamo esaminando i risultati del test Kolmogorov-Smirnov. In questa tabella se il valore di sig . Se è più di 0.01, i dati sono normali, e se è inferiore a 0,01, i dati non sono normalmente distribuiti e dobbiamo convertirli prima di analizzare la varianza.
