{"id":2553,"date":"2023-07-21T18:35:34","date_gmt":"2023-07-21T18:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/normalizzare-i-dati-nella-camera-di-equilibrio\/"},"modified":"2023-07-21T18:35:34","modified_gmt":"2023-07-21T18:35:34","slug":"normalizzare-i-dati-nella-camera-di-equilibrio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/normalizzare-i-dati-nella-camera-di-equilibrio\/","title":{"rendered":"Come normalizzare i dati in sas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">&#8220;Normalizzare&#8221; un insieme di valori di dati significa ridimensionare i valori in modo tale che la media di tutti i valori sia 0 e la deviazione standard sia 1.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come normalizzare i dati in SAS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come normalizzare i dati in SAS<\/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-22687 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/norme1.jpg\" alt=\"\" width=\"79\" height=\"377\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Completa i seguenti passaggi per normalizzare questo set di valori di dati in SAS.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: crea il set di dati<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, utilizziamo il seguente codice per creare il set di dati in SAS:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">\/*create dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> original_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">input<\/span> values;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">datalines<\/span> ;\n12\n14\n15\n15\n16\n17\n18\n20\n24\n25\n26\n29\n32\n34\n37\n;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*view mean and standard deviation of dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc means<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =original_data <span style=\"color: #3366ff;\">Mean StdDev<\/span> ndec= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> ; \n   <span style=\"color: #3366ff;\">var<\/span> values;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22689 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/norme3.jpg\" alt=\"\" width=\"191\" height=\"112\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dal risultato, possiamo vedere che la media del set di dati \u00e8 <strong>22.267<\/strong> e la deviazione standard \u00e8 <strong>7.968<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: normalizzare il set di dati<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, utilizzeremo <strong>proc stdize<\/strong> per normalizzare il set di dati:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #800080;\"><span style=\"color: #008000;\">\/*normalize the dataset*\/\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #800080;\">proc stdize<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =original_data <span style=\"color: #3366ff;\">out<\/span> =normalized_data;\n   <span style=\"color: #3366ff;\">var<\/span> values;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*print normalized dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc print<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =normalized_data;\n \n<span style=\"color: #008000;\">\/*view mean and standard deviation of normalized dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc means<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =normalized_data <span style=\"color: #3366ff;\">Mean<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">StdDev<\/span> ndec= <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> ; \n   <span style=\"color: #3366ff;\">var<\/span> values;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/span><\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22688 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/norme2.jpg\" alt=\"\" width=\"168\" height=\"538\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Dal risultato, possiamo vedere che la media del set di dati normalizzato \u00e8 <strong>0<\/strong> e la deviazione standard \u00e8 <strong>1<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i dati normalizzati<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">SAS ha utilizzato la seguente formula per normalizzare i valori dei dati:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Valore normalizzato = (x \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">x = valore dei dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> = media del set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">s = deviazione standard del set di dati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni valore normalizzato ci indica il numero di deviazioni standard tra il valore dei dati originali e la media.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, considera il punto dati &#8220;12&#8221; nel nostro set di dati originale. La media del campione originale era 22,267 e la deviazione standard del campione originale era 7,968.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore normalizzato per &#8220;12&#8221; \u00e8 risultato essere -1.288, calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Valore normalizzato = (x \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s = (12 \u2013 22.267) \/ 7.968 = <strong>-1.288<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo ci dice che il valore \u201c12\u201d \u00e8 <strong>1.288 deviazioni standard inferiori alla media<\/strong> del set di dati originale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ciascuno dei valori normalizzati nel set di dati pu\u00f2 aiutarci a capire quanto un particolare valore di dati \u00e8 vicino o lontano dalla media.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un valore normalizzato piccolo indica che un valore \u00e8 vicino alla media mentre un valore normalizzato grande indica che un valore \u00e8 lontano dalla media.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SAS:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/procedura-sommaria-in-sas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare il riepilogo della procedura in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-nella-camera-di-equilibrio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la correlazione in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tabella-delle-frequenze-sas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare tabelle di frequenza in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&#8220;Normalizzare&#8221; un insieme di valori di dati significa ridimensionare i valori in modo tale che la media di tutti i valori sia 0 e la deviazione standard sia 1. 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