1樓：僧奕聲練婉
資料標準化是統計學中對資料進行分析前處理的一種方法，目的在於消內除資料計量單位及變異容程度。
例如：第1個變數的單位是kg，第2個變數的單位是cm，那麼在計算絕對距離時將出現將兩個事例中第1個變數觀察值之差的絕對值（單位是kg）與第2個變數觀察值之差的絕對值（單位是cm
）相加的情況。使用者會說5kg的差異怎麼可以與3cm的差異相加？不同變數自身具有相差較大的變異時，會使在計算出的關係係數中，不同變數所佔的比重大不相同。
例如如果第1個變數（兩水稻品種米粒中的脂肪含量）的數值在2%到4%之間，而第2個變數（兩水稻品種的畝產量）的數值範圍都在1000與5000之間。為了消除量綱影響和變數自身變異大小和數值大小的影響，故將資料標準化。
在spss軟體中做因子分析需要將資料標準化處理嗎
2樓：
理論上不會改變。bai
因子分du析的主要途徑是構建因子模zhi型來計dao算各主因子得分，從而分析回主因子的貢獻力總結出答因子實際意義。資料標準化只是將不同變數量綱化，說明白點就是去掉各變數的單位，統一為標準化資料。 如果你的原始資料單位不衝突，標準化與否影響不大，正規來講，做多元統計分析前需要將資料進行標準化處理，保證統計分析的正確性。
所以不僅不要擔心結果改變，相反應該要求資料的標準化處理。 但是標準化的方法不一，每次標準化後的資料肯定也會不一樣，所以每次標準化後資料做出的因子得分實際上也不能保證一樣。這裡要搞清楚因子分析的結果不是看因子分析的得分是不是幾，而是靠這個得分做出分析結果也就是經濟學意義，所以即便因子得分有可能不一樣，只要結果分析到達一致即可。
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