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数据标准化，是指将数据按照一定比例缩放，使其能落到一个特点的区间内，数据标准化操作主要是为了消除量纲的影响，方便后续分析。常用的数据标准化方法有0-1标准化和Z标准化。

1.0-1标准化：

0-1标准化，也称为离差标准化，是指对数据进行线性变换，使其落在[0,1]区间内。计算公式为：x = (x-最小值) / (最大值-最小值)。

• 打开之前字段拆分与字段合并操作最后保存的data_new.sav文件，本次我们对数据中的年龄变量进行0-1标准化操作。

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• 单击【转换→计算变量】选项，弹出计算变量对话框，在数学表达式框中输入0-1标准化公式：(年龄-22)/(67-22)完成公式编写，在目标变量框中输入变量名称标准化结果，单击类型与标签按钮，设置类型为数字。

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• 完成所有设置后单击确定，得到标准化结果。

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2.Z标准化：

Z标准化，也称为标准差标准化，其计算公式为：x = (x-变量的平均值) / 变量的标准差，经过Z标准化处理后的数据符合正态分布，是SPSS中最常用的标准化方法。

• 打开之前字段拆分与字段合并操作最后保存的data_new.sav文件，本次我们对数据中的年龄变量进行Z标准化操作。

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• 单击【分析→描述统计→描述】选项，弹出描述对话框，将年龄变量移至变量框内，勾选下方的将标准化值另存为变量(Z)复选框，然后单击确定，可以看到数据中新增了一个名为Z年龄的变量。

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