本文作者：杨慧琳
文字编辑：李钊颖
技术总编：高金凤
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在进行数据分析或模型估计时，经常需要对数据进行标准化处理（normalization）。例如，在一个数据集中变量A的取值区间为[0,10]，变量B的取值区间为[100,1000]。若直接采用原始数据进行分析，由于变量B量纲更大，这样可能造成模型估计偏误。借助数据标准化处理，可以将原始数据转换为无量纲、无数量级差异的标准化数值。通过将数据按照一定比例缩放，使变量取值落于一个特定区间或服从特定分布，消除了量纲、变量自身变异和数值大小的影响，从而便于对不同变量和数据进行综合分析、比较。在介绍Stata软件的数据标准化操作之前，首先了解两种常用的数据标准化方法。
1、离差标准化
离差标准化是令变量的观测值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差，把数值标准化至Z分数，即：
经过离差标准化之后，变量的正、负数值均转化为正向数值，全部取值将处于[0，1]的范围内，相当于将一组数据按照大小排序压缩到一个小区间内。离差标准化是消除观测值量纲和变异大小因素影响的最简单方法。
2、标准差标准化
标准差标准化也称作Z-score标准化，当某个变量的最大、最小值未知，或存在超出取值范围的离群值（outliers）时，则不适合计算极差，此时可采用标准差标准化处理方式。在计算过程中，令变量观测值减去该变量的平均值，然后除以该变量的标准差，即：
经过上述处理，变量约有一半取值小于0，一半取值大于0，近似服从N（0,1）的标准正态分布。但采用该种方法，原来数值较大的观测值依然可能对估计结果产生显著影响，需进一步消除变量间的差异性。
（二）Stata操作
依据离差标准化方法介绍，可以直接调用内存中的返回值，计算变量data标准化后的数值：
return list //查看返回值gen a = (data-r(min))/(r(max)-r(min))sum a
通过以上处理，便生成了变量data的标准化数值，取值区间为[0，1]，标准差也大大减少。在Stata中，也有一个便捷的离差标准化外部命令nscale。在使用之前，需通过“ssc install nscale”进行安装。其基本语法如下：nscale varlist [,options]generate(namelist)：生成新变量namelist，用于存放标准化后的数值prefix(name)：生成含有特定前缀name的新变量，用于存放标准化后的数值missing(#)：若原观测值取值为#，则将标准化数值替换为缺失值“.”up：与missing(#)选项连用，若原观测值取值不小于#，则将标准化数值替换为缺失值“.”down：与missing(#)选项连用，若原观测值取值不大于#，则将标准化数值替换为缺失值“.”在本文中，我们对变量data的所有取值进行标准化，并新生成一个标准化变量new_data，如下：nscale data, pre(new_)sum new_*
如上，使用命令nscale标准化后的变量与直接通过公式计算得出的标准化数值结果一致。
依然使用变量data进行标准差标准化处理，基于以上理论介绍，执行如下计算程序：
sum data //输入return list可查看返回值gen b = (data-r(mean))/r(sd)对新生成的标准化变量b进行描述性统计，并绘制其频率直方图和正态分布概率密度曲线。执行程序：sum bhist b, bin(100) norm
由上，经过标准差标准化处理后，新变量b的方差为1，均值为-4.68×10-11，非常接近于0，整体数值大致服从于N（0，1）分布。此外，Stata内置的std()函数，可以快速实现以上标准差标准化计算过程。std()函数的语法如下：
std(exp) [, mean(#) std(#)]
其中，括号内为需要进行标准化的变量exp，选项mean(#) 和std(#)允许用户自定义新变量的均值和标准差，默认生成均值为0、标准差为1的标准化变量。 在本例中，直接使用该函数对变量data进行标准差标准化，程序和结果如下：egen new1_data = std(data) //默认均值为0，标准差为1sum new1_data
通过观察可知，采用标准差标准化方法时，新生成变量的均值、方差并不严格为0、1。在实际操作中，还需依据变量自身特点，探索最适用的标准化方法。
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