无量纲化也称为数据的标准化、规范化是指不同指标之间由于量纲不同导致的不具有可比性所以需要先进行无量纲化处理;它是通过数据变换来消除原始变量的量纲影响的方法;消除。。
如何用spss对数据进行标准化处理
为了能正确地真正反映实际情况，必须对原始数据进行加工处理，使之规范化。数据规格化对相似系数有较大的影响。数据经过规格化后其计算结果与未经规格化的计算结果差别较大。这是由于相似系数取决于坐标原点的位置。在规格化后，坐标原点移动，使样品之间的夹角改变很大。
数据标准化
设有n个样品，每个样品测量了m项指标(变量)，得到如下原始数据矩阵:
其中，i为样品个数，j为变量个数。xij表示第i个样品第j个变量的观测值。
设变换后的数据记为zij，则：
其中，
写成矩阵形式为：
则称为Z=（zij）为标准化数据。若所取样品构成的变量服从正态分布，则标准化后的数据Zij~N（0,1）中心化
数据分析之前，通常将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化指统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。
数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。
数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
参考资料来源：百度百科-数据标准化
参考资料来源：百度百科-数据规格化
中心化和标准化在回归分析中的意义
对数据中心化和标准化的目的是消除特征之间的差异性，可以使得不同的特征具有相同的尺度，让不同特征对参数的影响程度一致。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要中心化和标准化步骤对数据进行预处理。
因为原始数据往往自变量的单位不同，会给分析带来一定困难，又因为数据量较大，可能会因为舍入误差而使计算结果并不理想。数据中心化和标准化有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响，避免不必要的误差。
回归分析中，通常需要对原始数据进行中心化处理和标准化处理。通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。
参考资料：
百度百科——数据标准化
spss怎么对数据进行标准化处理
数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差；所谓中心化，是指变量减去它的均值。
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