相关性分析数据为什么要标准化 spss为什么要对数据进行标准化处理？

典型相关分析前是否要将数据标准化？

数据标准化的目的有两个:1)计算机大规模使用之前，都是手工计算，不容易出错；使用计算后，数据标准化后可以节省机时。现在计算机的速度已经很高了，没有必要进行标准化。2)标准化后，结果更直观。在今天 的计算机开发，它就像你希望的那样直观，只是一个命令。结论:无论数据是否标准化，典型相关分析的结果是一致的。

spss为什么要对数据进行标准化处理？

不是，数据标准化的目的是统一变量的单位(不适用于不同单位的变量之间的直接统计分析，标准化使所有变量的单位统一为sd)。我们用SPSS做主成分分析时，默认使用变量的相关矩阵进行运算，相关系数是一个标准化的统计量，也就是说主成分分析的过程已经包含了标准化的过程，不需要再对数据进行标准化。

spss求相关系数时它自己首先进行标准化处理吗？

协方差可以用来表示变量之间共同变化的程度，相关系数是协方差标准化后得到的统计量。

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数据处理时，为什么通常进行标准化处理？

为什么要标准化数据？

在现实生活中，一个目标变量(Y)可以被认为是受到多个特征变量(X)的影响和控制，因此这些特征变量的维数和数值顺序会有所不同，例如x1 =10000，x2 = 1，x3 = 0.5，可以清楚地看到特征x1，x2，x3之间存在维数差距；

x1对目标变量的影响会大于x2和x3(可以说目标变量受x1控制，但x2和x3的影响相对较小，一旦x1的值出现问题，会直接影响目标变量的预测，如果目标变量的预测值被x1垄断，会出现高风险预测)，而通过标准化， 可以使不同的特征变量具有相同的尺度(也就是说，将特征的值控制在一定的范围内)，从而可以用多个相同大小的特征变量来控制目标变量，这样，在使用梯度下降法学习参数时，不同的特征对参数的影响是相同的。 比如在训练神经网络的过程中，可以通过标准化数据来加速权值参数的收敛。

简而言之，数据标准化的目的就是消除特征之间的差异，让特征全心全意地学习权重。

从(1)我们可以知道，当原始数据不同维度的特征尺度(单位)不一致时，就需要一个标准化的步骤。突然对数据进行预处理，否则不需要对数据进行标准化。

变量 数据 特征 标准化 影响

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