1、首先选择分析-度量-信度分析，如图所示。2、然后打开对话框，如下图所示。3、然后再将问卷题目选入变量框中，如图所示。4、这时候还需要选择右边的统计量打开，如图所示。5、接着选择其中的几个选项，如图所示。6、最后

如何处理？以SPSSAU为例。授权数据默认第一个选项是1分，第2个是2分；依次下去。如果不是这样，可以使用SPSSAU【数据处理-->数据编码】功能处理，可以批量一次性处理哦（使用ctrl或者shift配合选中多个标题批量处理）。

在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除

将它转换成正向指标。转换方法很多，如：取倒数，取负数等。

呵呵，那不是求倒数，应该是正向计分和反向计分，用data里的recode进行转换就行了，例如5转换成1，4转换成2

2.进行标准化处理：zij=（xij－xi）/si其中：zij为标茄慎竖准化后的变量值；xij为实际变量值。3.将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal

spss中如何处理逆指标 将非正态分布的数据转化为正态可以通过以下方式处理：spss工具栏：transform-Rank cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank types对话窗，选中normal scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom

将非正态分布的数据转化为正态可以通过以下方式处理：spss工具栏：transform-Rank cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank types对话窗，选中normal scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom

做SPSS分析，数据不符合正态分布，如何将非正态数据转为正态分布数据，可以采用以下步骤来转换：先将原始分数的频数转化为相对累积频数（百分等级），将它视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的Z值，将

打开一份SPSS数据，然后点击【分析-非参数检验-单样本】打开单样本非参数检验对话框，在【目标】中选择【自动比较观察数据和假设数据】在【字段】中选择【使用定制字段分配】，然后选择要进行检验的字段 在【设置】中，点击【

可以应用变量变换的方法，将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。X’=lgX当原始数据中有

我用的是spss18.0，这是个汉化版，将一组数据正态化的按纽分别是：“转换”——“个案排秩”——把要正态化的数据迁入“变量”栏——把要呈现的表格式样迁入“排序标准”——再点右上角“秩的类型”——再点右下

先将原始分数的频数转化为相对累积频数（百分等级），将它视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的Z值，将其转化为Z分数，达到正态化的目的。在SPSS上的操作方法：工具栏transform-Rank cases，将左边你

如何用SPSS做数据正态化转换 因而对于逆指标“城市废气排放量”需要进行正向化处理。这个操作可以用在线spss完成：1、选择生成变量 生成变量 2、然后选择需要进行正向化的标题，生成变量选择“正向化”，点击“确认处理”。正向化处理

根据不同类型的指标需要按照不同的公式进行正向化处理，即把所有指标转化为极大型。极小型转化最容易，直接用max-x即可，若变量x为正数，也可直接取倒数。如开销最大是3000，x变量对应的开销为1000，转化后的值应为3000-

1、指标正向化即正向指标 是代表向上或向前发展、增长的指标，这些指标值越大评价就越好。正向指标也称效益型指标或望大型指标。正向指标是越大越好，越小越不好，逆向指标是，越小越好，或者越大越不好。定性研究可以获得

打开计算变量对话框，输入一个变量名，然后输入公式，公式中的V5是原始的变量名，前面加一个符号就可以实现转换了，点击ok按钮 转换后得到的就是一个新变量b5，如图所示，以此方法你可以实现所有的变量的正向化。使用新的变量

处理方法如下：反向指标需要做正向化处理时的处理方法是用最大值减去指标值再除以序列的级差得到。如果其得分系数小于0，说明其是反向指标，否则就是正向指标。

公式：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）指标正向化即正向指标：是代表向上或向前发展、增长的指标，这些指标值越大评价就越好。正向指标也称效益型指标或望大型指标。正向指标是越大越好，越小越不好。指标负

（X - Min）斜杠(Max - Min)。正向化的目的就是让数字越大越好的意思，而且同时其还让数据压缩在【0，1】范围内即进行了量纲处理。当某数据刚好为最小值时，则归一化后为0；如果数据刚好为最大值时，则归一化后为1

指标正向化处理公式 信息提取量分布较为均匀，综合说明本次因子分析结果良好。补充说明：如果研究人员并没有预设维度。而选择默认选项，SPSSAU默认以特征根大于1作为标准。当然因子分析通常需要综合自己的专业知识综合判断，即使是特征根值小于1，也一

因子分析的步骤：因子分析通常有三个步骤;第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;第三步是因子命名。如何进行因子分析？这里以在线版SPSSAU进行举例说明，操作如下：因子得分可用于进一步分析使用如果

2、复制excel纵向数据，粘贴到SPSS软件数据输入区的第一列，另外，可以在“变量视图”项中双击对数据格式进行更改 3、设置好数据后，在工具栏中依次选择“分析”—“描述统计”—“探索”项。调出探索对话框。4、然后，将区

1、录入数据,把数据导入SPSS软件中。2、单击“分析(A)”,选择“降维”,点击“因子分析”。3、将需要的分析变量导入放到“变量”中。4、可以选择“描述”,“抽

spss中变量正向化的方法：在spss中，我们一般采用原始变量的负数或者倒数来进行正向化。在spss菜单中选择：转换--计算变量 打开计算变量对话框，输入一个变量名，然后输入公式，公式中的V5是原始的变量名，前面加一个符号就可以

SPSS实例:[4]因子分析中变量正向化方法 我用的是spss18.0，这是个汉化版，将一组数据正态化的按纽分别是：“转换”——“个案排秩”——把要正态化的数据迁入“变量”栏——把要呈现的表格式样迁入“排序标准”——再点右上角“秩的类型”——再点右下角“正态得分”，基本上就差不多了，只是正态化有四个选择项，我用的是tukey法，这种方法对负偏态比较严重的分数相当好。可以应用变量变换的方法，将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。

常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。

X’=lgX当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1）还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）对数变换常用于（1）使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布，人体中某微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。

图形特征

集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

以上内容参考：百度百科-正态分布

要进行正向化处理的

统计专业 需要考虑。

一、正向指标是代表向上或向前发展、增长的指标，这些指标值越大评价就越好。正向指标也称效益型指标或望大型指标。

优点：

定性研究可以获得定量研究得不到的信息；所需经费较少，花费的时间相对来说也较短；研究方法较灵活，研究设计可以随着研究的进展而不断地加以修改；所需的技术设备较简单。

缺点：

定性研究的资料易产生观察者或研究者偏倚；不恰当地使用定性研究也可能会导致误差；有些定性研究所得的资料用了定量研究的分析方法来加以处理，也容易给结果的解释带来误差。

二、逆向指标有二种含义：

1、指数值越小越好的指标，如能耗、出生率、次品率等等。

2、即指那些与大势变化不同的指标。在大势向下时总有些指标会逆势而上，而当大势向上时，又有些指标会带头向下。这些与大势异动的，或引领、引发大势变化的指标称之为反向指标。