Z-score 표준화 작업 방법?

Question

z- 점수 정규화를 수행하는 방법으로 혼란 스럽습니다. 나는 평균과 표준 편차를 요구하는이 방정식을 발견했지만, 나는 내 상황에 따라 이것을 어떻게 해결할 지 확신하지 못한다.

시스템에 분류 자 ​​2 개가 있습니다. 스코어를 함께 사용하려면 비례가 다를 수 있기 때문에 표준화해야한다는 것을 알고 있습니다.이를 위해 z- 스코어 정규화를 사용하고 싶습니다. 제 질문은 두 분류 기준에서 2 점을 얻었습니다. Z 점수를 정규화하기 위해 점수와 관련이 있어야합니까? 나는 그들을 결합/비교할 수 있기를 원합니다.

내 생각에 (아마도 결함이 있습니다!) 분류 자 ​​점수 세트에 대해 우리는 평균과 표준 편차를 사용합니다. 그러나 우리는 평균 점수와 표준 편차를 구하기 위해 이미 점수를 받았다고 항상 추측 할 수는 없습니다.

Answer 1

주어진 숫자 세트의 z- 점수를 계산하려면 샘플 평균 및 샘플 편차를 계산해야합니다. 각 점수에서 평균을 빼고 표준 편차를 나눕니다. 각 관측이 0에서 당신이 그 (것)들에게 시험 점수는 0에서 250까지 원거리 시험 점수의 또 다른 세트를 비교하고 싶었다면 (100)

{40, 50, 60, 55, 70, 80, 90} 

에 이르기까지 시험 점수입니다 아래 숫자의 집합을 고려 :

{100, 115, 214, 50, 200, 80, 90} 

직접 비교할 수 없습니다. 나는. 두 번째 세트의 80 점은 첫 번째 세트의 80 점 (80/250 vs 80/100)보다 분명히 나 빠졌다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 z- 점수를 사용하는 것입니다. 다음과 같이 그들은 계산됩니다

1. 는 평균에게 첫 세트의

   평균을 찾기 : 두 번째 세트의 63.57143 평균은 다음과 같습니다 121.2857

2. 샘플 각 점수에서 의미 뺍니다. 이렇게하면 0을 중심으로하는 일련의 숫자가 표시됩니다.

   {-23.571429, -13.571429, -3.571429, -8.571429, 6.428571, 16.428571, 26.428571} { -21.285714, -6.285714, 92.714286, -71.285714, 78.714286, -41.285714, -31.285714

}

3. 컴퓨 표준 원래 세트로부터의 편차와 그 번호로 "중심"점수를 분할 :

   세트 1 시그마 = 17.49149

   세트 2 시그마 = 61.98041

이것은 다음과 같이 계산됩니다.

{-1.3475937, -0.7758873, -0.2041809. -0.4900341, 0.3675256, 0.9392320, 1.5109384} {-0.3434265, -0.1014145, 1.4958643, -1.1501330, 1.2699865, -0.6661091, -0.5047678} 이제 숫자의 두 세트를 직접 비교할 수있는

. 값 0은 집합의 평균값을 의미합니다. 세트의 평균보다 1 표준 편차의 값. 값 -1은 그 값이 평균보다 한 표준 편차라는 것을 의미합니다.