数据转换 data transfer,是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。

软件的全面升级，肯定带来数据库的全面升级，每一个软件对其后面的数据库的构架与数据的存诸形式都是不相同的，这样就需要数据的转换了。

主要是由于数据量的不断增加，原来数据构架的不合理，不能满足各方面的要求。由数据库的更换，数据结构的更换，从而需要数据本身的转换。

数据转换一定要注意，不能不顾一切的进行转换，因为，有时候转换会严重扭曲数据本身的内涵。举例：Box-Cox转换，一定要慎用，这种能够几乎转换所有资料的方法，会改变数据原本形态，比如本来是第一组均数大于第二组，但是经过转换，可以使二组资料无差别。甚至得到相反的结果。所以，不能用过于复杂的转换方法。但是，许多情况下，转换如果得当，是一种好方法。

将原始数据自然对数值作为分析数据，如果原始数据中有零，可以在底数中加上一个小数值。

适用情况：

①部分正偏态资料。

②等比资料。

③各组数值和均值比值相差不大的资料。

适用情况：

①服从泊松分布的资料。

②轻度偏态资料。

③样本的方差和均数呈正相关的资料。

④变量的所有个案为百分数，并且取值在0%～20%或者80%～100%的资料。

适用情况：变量所有个案为百分数，并且取值广泛的资料。

适用情况：

①方差和均数的平方呈反比。

②资料呈左偏。

适用情况：和平方转换相反，需要方差和均数的平方呈正比，但是，倒数转换需要资料中没有接近或者小于零的数据。

数据转换在spss的操作：

“分析”～“描述统计”～“P-P图”～选择你需要分析的变量～“转换”栏～就有相应的转换。

结果：如果转换后的变量的P-P图的几乎所有散点都集中在一条对角线也就是P-P线上，就说明转换后的数据服从正态分布，也就是，转换成功。

在“计算变量”对话框对变量转换更加多样和灵活。但是，仍然要小心，不能扭曲变量。