Da viele Freunde Schwierigkeiten haben, die Datennormalisierung zu diskutieren, möchten wir Ihnen in diesem Artikel beibringen, wie Sie Daten in SPSS visuell und Schritt für Schritt mit vollständigen Erklärungen normalisieren.
Was ist der Zweck der Datenstandardisierung?
Dies ist eine Frage, die viele unserer Landsleute stellen Was nützt die Datenstandardisierung? Die Antwort ist, dass die Datenstandardisierung dazu beiträgt, dass ihre Bedeutung nicht von ihrer Maßeinheit abhängt. Infolgedessen werden standardisierte Daten in Fällen wie Data Mining und multivariater Datenanalyse verwendet.
Standardisierung gilt auch für quantitative und qualitative Daten, und es gibt mehrere Standardisierungsmethoden.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Normalisieren von Daten in SPSS:
Nachdem wir uns das obige Video angesehen haben, gehen wir zur Schritt-für-Schritt-Anleitung dieses Vorgangs. Sie können diese Schritte ausführen, um die Datennormalisierung einfach und erfolgreich abzuschließen.
Schritt 1- Wir geben die Daten in die SPSS-Softwareumgebung ein . In diesem Schritt können die Daten manuell eingegeben oder aus einer anderen Umgebung wie Excel kopiert werden.
Schritt 2 – Wechseln Sie nach Eingabe der Daten zur Registerkarte Analysieren und geben Sie die Abschnitte Deskriptive Statistiken und Erkunden ein .
Schritt 3 – Geben Sie im folgenden Fenster das gewünschte Attribut in das abhängige Listenfeld ein . Wenn wir in diesem Schritt mehrere Attribute haben, können wir den Normalitätstest für alle Attribute gleichzeitig durchführen, sodass wir alle Attribute in das abhängige Listenfeld eingeben .
Schritt 4 – Nach Eingabe der Attribute müssen wir die Phrase Normalitätsdiagramme mit Tests im Abschnitt Diagramme aktivieren und auf die Schaltfläche Weiter und OK klicken, damit die Testergebnisse im Ausgabefenster angezeigt werden .
Schritt 5 – Sie haben gesehen, wie einfach mit zwei Tests die Normalität der Daten überprüft wurde. Nun untersuchen wir die Ergebnisse des Kolmogorov-Smirnov-Tests. In dieser Tabelle, wenn der Wert von sig . Wenn es mehr als 0 ist.01, die daten ist normal, und wenn es ist weniger als 0,01, die daten ist nicht normal verteilt, und wir müssen konvertieren es vor der analyse der varianz.
