datorită faptului că mulți prieteni au dificultăți în discutarea normalizării datelor, așa că în acest articol vrem să vă învățăm cum să normalizați datele în SPSS într-un mod vizual și pas cu pas cu explicații complete.
care este scopul standardizării datelor?
aceasta este o întrebare pe care mulți dintre compatrioții noștri o întreabă Care este utilizarea standardizării datelor? Răspunsul este că standardizarea datelor ajută ca importanța lor să nu depindă de unitatea lor de măsură. Ca urmare, datele standardizate sunt utilizate în cazuri precum extragerea datelor și analiza multivariată a datelor.
standardizarea se aplică și datelor cantitative și calitative și există mai multe metode de standardizare.
tutorial pas cu pas despre normalizarea datelor în SPSS:
după vizionarea videoclipului de mai sus, vom merge la instrucțiunea pas cu pas a acestei operații. Puteți urma acești pași pentru a finaliza normalizarea datelor cu ușurință și cu succes.
Step 1 – introducem datele în mediul software SPSS . În acest pas, datele pot fi introduse manual sau copiate dintr-un alt mediu, cum ar fi Excel.
Step 2-După introducerea datelor, du-te la fila analiza și introduceți statisticile Descriptive și de a explora secțiuni .
Step 3-în fereastra care se deschide, introduceți atributul dorit în caseta listă dependentă . În acest pas, dacă avem mai multe atribute, putem efectua testul de normalitate pe toate atributele simultan, astfel încât să introducem toate atributele în caseta listă dependentă .
Pasul 4-După introducerea atributelor, trebuie să activăm sintagma parcele de normalitate cu teste din secțiunea parcele și faceți clic pe butonul Continuare și Ok, astfel încât rezultatele testului să apară în fereastra de ieșire .
Pasul 5-Ați văzut cât de ușor cu două teste, a fost verificată normalitatea datelor. Acum, conform celor de mai sus, examinăm rezultatele testului Kolmogorov-Smirnov. În acest tabel dacă valoarea sig . Dacă este mai mare de 0.01, datele sunt normale și, dacă sunt mai mici de 0,01, datele nu sunt distribuite în mod normal și trebuie să le convertim înainte de a analiza varianța.
