在使用SPSSPRO进行PLS（偏最小二乘）回归分析时，其计算过程通常包括数据标准化。标准化是PLS回归中的一个重要步骤，旨在消除不同变量之间由于量纲和尺度差异所带来的影响，从而使得回归结果更加稳定和可靠。 关于SPSSPRO在PLS回归中使用的具体标准化方法，一般而言，它采用的是Z-score标准化，也称为标准差标准化。这种方法通过将原始数据减去其均值并除以其标准差，从而将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。这样的处理可以使得不同量纲的变量在数值上具有可比性，进而便于进行后续的统计分析。 值得注意的是，虽然标准化是PLS回归中的一个常见步骤，但并非所有情况下都必须进行标准化。是否进行标准化取决于数据的特性和分析的目的。在某些情况下，如果数据的量纲和尺度差异不大，或者分析的目的不需要消除这种差异，那么可以不进行标准化处理。然而，在大多数情况下，为了获得更加稳定和可靠的回归结果，建议在进行PLS回归之前先进行标准化处理。 综上所述，当使用SPSSPRO进行PLS回归分析时，其计算过程通常包括数据标准化，且具体使用的是Z-score标准化方法。但请注意，是否进行标准化还需根据数据的特性和分析的目的来决定。