数据标准化是指将数据缩放到一定的区间内。 数据标准化的目的是消除单位的影响，便于比较分析。 常用的数据标准化方法有【0-1标准化】和【z标准化】。

0-1标准化

0-1规范化也称为分布式规范化，它对原始数据进行线性变换，并将结果传递到[ 0，1 ]区间。 0-1标准化还有另一个好处。 10分制，100换算简单，载10或100就可以了。

计算公式：

我们还是在“用户明细”中介绍，对用户年龄进行0-1标准化计算处理，得到“标准化值”变量。

步骤1 :打开“用户详细信息”文件，单击【转换】-【计算变量】，显示【计算变量】对话框。

步骤2 :在“计算变量”对话框的“数字表达式”框中，键入表达式'(年龄-16 )78-16 ) )以完成表达式的创建。

然后在【目标变量】中填写正规化值，在【类型和标签】中设定类型“数值”。 单击“继续”按钮，返回到“计算变量”对话框，然后单击“确定”按钮添加新变量“规范化值”。

Z标准化

z标准化也称为标准偏差标准化，是从变量中的观察值中减去该变化的平均值，再除以该变量的标准偏差。 经处理的数据为标准正太分布，即均值为0，标准差为1，也是spss中最常用的标准化方法。

计算公式：

还是在“用户明细”中介绍。 针对用户年龄进行z标准化计算处理。 SSS提供了值得z标准化的功能

步骤1 :打开“用户详细信息”数据文件，单击【分析】菜单，将鼠标移动到【统计信息说明】。 选择【说明】，显示【说明】对话框。

步骤2 :在“说明”对话框中，可以将“年龄”变量移动到“变量”框中，选中“将标准化值另存为变量”，然后单击“确定”添加名为“z年龄”的变量。