{"id":1115,"date":"2023-07-27T14:52:53","date_gmt":"2023-07-27T14:52:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-in-r-normalisieren\/"},"modified":"2023-07-27T14:52:53","modified_gmt":"2023-07-27T14:52:53","slug":"daten-in-r-normalisieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-in-r-normalisieren\/","title":{"rendered":"So standardisieren sie daten in r: mit beispielen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Beim Standardisieren<\/strong> eines Datensatzes werden alle Werte im Datensatz so skaliert, dass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die gebr\u00e4uchlichste Methode hierf\u00fcr ist die Verwendung der Z-Score-Standardisierung, bei der die Werte mithilfe der folgenden Formel skaliert werden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>(x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub><\/strong> : der <sup>i-te<\/sup> Wert des Datensatzes<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span><\/strong> : Das Stichprobenmittel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s<\/strong> : die Standardabweichung der Stichprobe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Funktion <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/skalenfunktion-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u201escale()\u201c<\/a> mit dem Paket <strong>\u201edplyr<\/strong> \u201c in R verwenden, um eine oder mehrere Variablen in einem Datenrahmen mithilfe der Z-Score-Standardisierung zu skalieren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standardisieren Sie eine einzelne Variable<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie eine einzelne Variable in einem Datenrahmen mit drei Variablen skaliert wird:<br \/><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span> \nset.seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create original data frame\n<\/span>df &lt;- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), \n                 var2= runif(10, 2, 23),\n                 var3= runif(10, 5, 38))\n<span style=\"color: #008080;\">\n#view original data frame<\/span>\ndf\n\n        var1 var2 var3\n1 13.275433 6.325466 35.845273\n2 18.606195 5.707692 12.000703\n3 28.642668 16.427480 26.505234\n4 45.410389 10.066178 9.143318\n5 10.084097 18.166670 13.818282\n6 44.919484 12.451684 17.741765\n7 47.233763 17.069989 5.441881\n8 33.039890 22.830028 17.618803\n9 31.455702 9.980739 33.699798\n10 3.089314 18.326350 16.231517\n\n<span style=\"color: #008080;\">#scale <em>var1<\/em> to have mean = 0 and standard deviation = 1<\/span>\ndf2 &lt;- df %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">mutate_at<\/span> (c(' <span style=\"color: #008000;\">var1<\/span> '), ~( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (.) %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">as.vector<\/span> ))\ndf2\n\n          var1 var2 var3\n1 -0.90606801 6.325466 35.845273\n2 -0.56830963 5.707692 12.000703\n3 0.06760377 16.427480 26.505234\n4 1.13001072 10.066178 9.143318\n5 -1.10827188 18.166670 13.818282\n6 1.09890684 12.451684 17.741765\n7 1.24554014 17.069989 5.441881\n8 0.34621281 22.830028 17.618803\n9 0.24583830 9.980739 33.699798\n10 -1.55146305 18.326350 16.231517\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass nur die erste Variable skaliert wurde, w\u00e4hrend die anderen beiden Variablen gleich blieben. Wir k\u00f6nnen schnell best\u00e4tigen, dass die neue skalierte Variable einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 hat:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate mean of scaled variable<\/span>\nmean(df2$var1)\n\n[1] -4.18502e-18 <span style=\"color: #008080;\">#basically zero<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate standard deviation of scaled variable<\/span> \nsd(df2$var1)\n\n[1] 1<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standardisieren Sie mehrere Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie mehrere Variablen in einem Datenrahmen gleichzeitig skaliert werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span> \nset.seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create original data frame\n<\/span>df &lt;- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), \n                 var2= runif(10, 2, 23),\n                 var3= runif(10, 5, 38))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#scale <em>var1<\/em> and <em>var2<\/em> to have mean = 0 and standard deviation = 1<\/span>\ndf3 &lt;- df %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">mutate_at<\/span> (c(' <span style=\"color: #008000;\">var1<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">var2<\/span> '), ~( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (.) %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">as.vector<\/span> ))\ndf3\n\n          var1 var2 var3\n1 -0.90606801 -1.3045574 35.845273\n2 -0.56830963 -1.4133223 12.000703\n3 0.06760377 0.4739961 26.505234\n4 1.13001072 -0.6459703 9.143318\n5 -1.10827188 0.7801967 13.818282\n6 1.09890684 -0.2259798 17.741765\n7 1.24554014 0.5871157 5.441881\n8 0.34621281 1.6012242 17.618803\n9 0.24583830 -0.6610127 33.699798\n10 -1.55146305 0.8083098 16.231517<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standardisieren Sie alle Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie <em>alle<\/em> Variablen in einem Datenrahmen mithilfe der Funktion <strong>mutate_all<\/strong> skaliert werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span> \nset.seed(1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create original data frame\n<\/span>df &lt;- data.frame(var1= runif(10, 0, 50), \n                 var2= runif(10, 2, 23),\n                 var3= runif(10, 5, 38))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#scale all variables to have mean = 0 and standard deviation = 1<\/span>\ndf4 &lt;- df %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">mutate_all<\/span> (~( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (.) %&gt;% <span style=\"color: #3366ff;\">as.vector<\/span> ))\ndf4\n\n          var1 var2 var3\n1 -0.90606801 -1.3045574 1.6819976\n2 -0.56830963 -1.4133223 -0.6715858\n3 0.06760377 0.4739961 0.7600871\n4 1.13001072 -0.6459703 -0.9536246\n5 -1.10827188 0.7801967 -0.4921813\n6 1.09890684 -0.2259798 -0.1049130\n7 1.24554014 0.5871157 -1.3189757\n8 0.34621281 1.6012242 -0.1170501\n9 0.24583830 -0.6610127 1.4702281\n10 -1.55146305 0.8083098 -0.2539824<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-man-daten-in-r-normalisiert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So normalisieren Sie Daten in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/standardabweichung-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So berechnen Sie die Standardabweichung in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fehlende-werte-in-r-imputieren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Wie alle fehlenden Werte in R unterstellt werden<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-in-r-umwandeln\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So transformieren Sie Daten in R (Log, Quadratwurzel, Kubikwurzel)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Beim Standardisieren eines Datensatzes werden alle Werte im Datensatz so skaliert, dass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 betr\u00e4gt. 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