{"id":1823,"date":"2023-07-24T20:37:49","date_gmt":"2023-07-24T20:37:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/standardizzazione-vs-normalizzazione\/"},"modified":"2023-07-24T20:37:49","modified_gmt":"2023-07-24T20:37:49","slug":"standardizzazione-vs-normalizzazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/standardizzazione-vs-normalizzazione\/","title":{"rendered":"Standardizzazione o normalizzazione: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La standardizzazione<\/strong> e <strong>la normalizzazione<\/strong> sono due modi per ridimensionare i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La normalizzazione<\/strong> ridimensiona un set di dati in modo che abbia una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1. Per fare ci\u00f2, utilizza la seguente formula:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub><\/strong> : l&#8217;i <sup>-esimo<\/sup> valore del set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span><\/strong> : Il campione significa<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s<\/strong> : la deviazione standard del campione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La normalizzazione<\/strong> ridimensiona un set di dati in modo che ciascun valore sia compreso tra 0 e 1. A tale scopo, utilizza la seguente formula:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> ) \/ (x <sub>max<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> )<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub><\/strong> : l&#8217;i <sup>-esimo<\/sup> valore del set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>min<\/sub><\/strong> : il valore minimo nel set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>max<\/sub><\/strong> : il valore massimo nel set di dati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano come standardizzare e normalizzare nella pratica un set di dati.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come standardizzare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16491 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliser01.png\" alt=\"\" width=\"98\" height=\"356\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore medio nel set di dati \u00e8 43,15 e la deviazione standard \u00e8 22,13.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il primo valore di <strong>13<\/strong> , applicheremmo la formula condivisa in precedenza:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong> = (13 \u2013 43,15) \/ 22,13 = <strong>-1,36<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il secondo valore di <strong>16<\/strong> , utilizzeremmo la stessa formula:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong> = (16 \u2013 43,15) \/ 22,13 = <strong>-1,23<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il terzo valore di <strong>19<\/strong> , utilizzeremmo la stessa formula:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong> = (19 \u2013 43,15) \/ 22,13 = <strong>-1,09<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare esattamente la stessa formula per standardizzare ciascun valore nel set di dati originale:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-17655 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standardiser0.png\" alt=\"\" width=\"197\" height=\"360\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come normalizzare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ancora una volta, supponiamo di avere il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16491 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliser01.png\" alt=\"\" width=\"98\" height=\"356\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore minimo nel set di dati \u00e8 13 e il valore massimo \u00e8 71.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il primo valore di <strong>13<\/strong> , applicheremmo la formula condivisa in precedenza:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> ) \/ (x <sub>max<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> )<\/strong> = (13 \u2013 13) \/ (71 \u2013 13) = <strong>0<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il secondo valore di <strong>16<\/strong> , utilizzeremmo la stessa formula:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> ) \/ (x <sub>max<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> )<\/strong> = (16 \u2013 13) \/ (71 \u2013 13) = <strong>0,0517<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per normalizzare il terzo valore di <strong>19<\/strong> , utilizzeremmo la stessa formula:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>nuovo<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> ) \/ (x <sub>max<\/sub> \u2013 x <sub>min<\/sub> )<\/strong> = (19 \u2013 13) \/ (71 \u2013 13) = <strong>0,1034<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare esattamente la stessa formula per normalizzare ogni valore nel set di dati originale tra 0 e 1:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-16492 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliser01-1.png\" alt=\"Normalizza i dati tra 0 e 1\" width=\"190\" height=\"354\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <strong>Standardizzazione o normalizzazione: quando utilizzarle?<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In genere, <strong>normalizziamo<\/strong> i dati quando stiamo eseguendo un tipo di analisi in cui abbiamo pi\u00f9 variabili misurate su scale diverse e vogliamo che ciascuna variabile abbia lo stesso intervallo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 impedisce che una variabile abbia un&#8217;influenza eccessiva, soprattutto se viene misurata in unit\u00e0 diverse (ad esempio se una variabile \u00e8 misurata in pollici e un&#8217;altra in iarde).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">D&#8217;altra parte, in genere <strong>normalizziamo<\/strong> i dati quando vogliamo sapere quante deviazioni standard dista dalla media ciascun valore in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, potremmo avere un elenco dei punteggi degli esami per 500 studenti di una particolare scuola e vorremmo sapere quante deviazioni standard dista ciascun punteggio dell&#8217;esame dal punteggio medio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo caso, potremmo normalizzare i dati grezzi per conoscere queste informazioni. Quindi, un punteggio standardizzato di 1,26 ci direbbe che il punteggio dell&#8217;esame di questo particolare studente \u00e8 1,26 deviazioni standard superiore al punteggio medio dell&#8217;esame.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sia che tu decida di normalizzare o standardizzare i tuoi dati, tieni presente i seguenti punti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Un <strong>set di dati normalizzato<\/strong> avr\u00e0 sempre valori compresi tra 0 e 1.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Un <strong>set di dati standardizzato<\/strong> avr\u00e0 una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1, ma non esiste un limite superiore o inferiore specifico per i valori massimo e minimo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seconda dello scenario particolare, potrebbe avere pi\u00f9 senso normalizzare o standardizzare i dati.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Risorse addizionali<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come standardizzare e normalizzare i dati in diversi software statistici:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-normalizzare-i-dati-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come normalizzare i dati in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/normalizzare-i-dati-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come normalizzare i dati in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/normalizza-le-colonne-dei-frame-di-dati-dei-panda\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come normalizzare i dati in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/normalizzare-i-dati-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come standardizzare i dati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La standardizzazione e la normalizzazione sono due modi per ridimensionare i dati. 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