使用相對分析法或絕對分析法。相對分析法模型轉化成百分率，精確度不夠，置信概率在68%。絕對分析法需要統一成若干種單位：美元單位，信心指數和投機指數等等，最后可以自己設計公式進行不確定度分析及再合成，置信概率可以設為95%。
既然是同一變量 那么就是說該變量的觀測值 一部分是水中的測量值 一部分是土壤中的測量值 它們的含義不一樣 承載在信息量就不一樣 不能合并在一起標準化 否則結果是無意義的.
5、均值化是一種將原始數據轉換為以該變量均值為分母的相對值的方法。這種方法也可以消除不同變量之間的量級差異，但與初值化不同的是，均值化處理后的數據可能會受到離群值的影響。6、標準化是一種將原始數據轉換為以該變量標準差為單位的相對值的方法。這種方法可以消除不同變量之間的量級和分布差異...
1、標準化處理：將不同單位的樣本中的每個變量值轉換為標準分數，使得每個變量的分布都有相同的平均值和方差。2、對數化處理：對于具有明顯數值差異的變量，可以使用對數化處理方法，將原始變量值轉換為對數值，從而使得原來的差異變得更小，更便于比較。3、分層抽樣：對于需要比較的不同單位，可以使用分層...
數據正向化。先逆向數據正向化 使得所有數據具有統一的量綱和排序標準 然后再倒入SPSS就不會出現你所說的問題啦。
假設原始數據如下 在b1輸入公式:=if(iferror(find("萬",a1),0)>0,substitute(a1,"萬","")*10000,a1) 下拉填充 若直接求和=sum(if(iferror(find("萬",a1:a3),0)>0,substitute(a1:a3,"萬","")*10000,a1:a3)) crtl+shift+enter三鍵結束 ...
在統計學中，對數據進行標準化是為了消除不同變量之間的量綱差異，使得不同變量能夠在同一尺度上進行比較和分析。以下是進行數據標準化的一些主要原因：1. 消除量綱差異：不同變量可能具有不同的度量單位和量綱，例如身高和體重，身高通常以厘米為單位，而體重通常以千克為單位。這導致了變量之間的量綱差異...
當不同單位的數據放在同一個Excel表格中時，需要將它們轉換成同一單位進行計算。首先需要確定需要進行轉換的數據類型以及轉換公式。其次，在表格中插入一列或一行用于存儲轉換后的數據。使用Excel內置函數如“CONVERT”、“IF”、“SUMIF”等進行轉換和計算。在進行計算時一定要注意保持數據的準確性和精度，...
數據因變量自變量不一樣解決方法：1、將自變量和因變量匹配到相同的統計范圍口徑。2、可直接對原始數據進行回歸。3、對因變量一階差分后再進行協整檢驗，然后回歸。4、變量和自變量的時間維度和截面維度設置成一樣的。
可以放在一起做線性回歸分析。數量級不同引起計算、比較上的麻煩，可以把每個變量都標準化。線性回歸分析同樣可以包含多個自變量，稱為多重線性回歸（multiple linear regression），而且我們以后還會看到，它比起多因素 ANOVA 在模型的靈活性、結果的解讀上有明顯的優勢。
00:43
00:52
03:01
00:47
03:07