量纲化后数值为负如何比较数据两焓变为负值时怎么比较大小？

一、利用SPSS对数据标准化后出现负值，没法熵权法赋权重，肿么办？求大侠指导？

期待看到有用的回答！

二、回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数，如何正确使用这两个系数？

应该使用非标准化系数。
原因：1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性，只有标准化了，才能进行重要性对比。
故，比较重要性时用标准化系数，做实际的预测，应该用非标准化系数。
2、需要注意的是，标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性。
相对重要性，与某一特定的情况下，自变量间的离散程度有关。
故，标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。
事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。
数据的情况千差万别，变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况。

三、SPSS中Z标准化后的数据是负值怎么办

很多负数取对数的话，可以给一列统一加 一个数，使他们都变成正数后再取对数

四、由正向指标的最大值，负向指标的最小值组成参考数列怎么得来的

是指该指标在指标窗口中默认显示的最大的值和最小的值，一般不用设定，由指标自己显示，因为设不对的放，会使指标显示的数据在窗口中看不到。

五、SPSS中Z标准化后的数据是负值怎么办

就应该有正有负，否则的话才是有问题呢。

六、数据一部分为正态分布，一部分为非正态分布怎么比较显著性差异

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。
1、对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据：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，人体中某些微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。
（2）使数据达到方差齐性，特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时。
2、平方根变换 即将原始数据X的平方根作为新的分布数据。
X’=sqrt（X）平方根变换常用于：1）使服从Poission分布的计数资料或轻度偏态资料正态化，可用平方根变换使其正态化。
2）当各样本的方差与均数呈正相关时，可使资料达到方差齐性。
3）倒数变换 即将原始数据X的倒数作为新的分析数据。
X’=1/X常用于资料两端波动较大的资料，可使极端值的影响减小。
4、平方根反正旋变换 即将原始数据X的平方根反正玄值做为新的分析数据。
X’=sin-1sqrt（X） 常用于服从二项分布的率或百分比的资料。
一般认为等总体率较小如＜30%时或较大（如＞70%时），偏离正态较为明显，通过样本率的平方根反正玄变换，可使资料接近正态分布，达到方差齐性的要求。

七、两焓变为负值时怎么比较大小？

两个都是符号 数字越小焓变越大

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