Sas でデータを正規化する方法

一連のデータ値を「正規化」するとは、すべての値の平均が 0、標準偏差が 1 になるように値をスケーリングすることを意味します。

このチュートリアルでは、SAS でデータを正規化する方法について説明します。

例: SAS でデータを正規化する方法

次のデータセットがあるとします。

SAS でこのデータ値のセットを正規化するには、次の手順を実行します。

ステップ 1: データセットを作成する

まず、次のコードを使用して SAS でデータセットを作成しましょう。

 /*create dataset*/
data original_data;
    input values;
    datalines ;
12
14
15
15
16
17
18
20
24
25
26
29
32
34
37
;
run ;

/*view mean and standard deviation of dataset*/
proc means data =original_data Mean StdDev ndec= 3 ; 
   var values;
run ; 

結果から、データセットの平均は22.267 、標準偏差は7.968であることがわかります。

ステップ 2: データセットを正規化する

次に、 proc stdize を使用してデータセットを正規化します。

 /*normalize the dataset*/
proc stdize data =original_data out =normalized_data;
   var values;
run ;

/*print normalized dataset*/
proc print data =normalized_data;
 
/*view mean and standard deviation of normalized dataset*/
proc means data =normalized_data Mean StdDev ndec= 2 ; 
   var values;
run ; 

結果から、正規化されたデータセットの平均は0で、標準偏差は1であることがわかります。

ステップ 3: 正規化されたデータを解釈する

SAS は次の式を使用してデータ値を正規化しました。

正規化された値 = (x – x ) / s

金：

• x = データ値
• x = データセットの平均
• s = データセットの標準偏差

正規化された各値は、元のデータ値と平均の間の標準偏差の数を示します。

たとえば、元のデータセットのデータ ポイント「12」を考えてみましょう。元のサンプル平均は 22.267、元のサンプル標準偏差は 7.968 でした。

次のように計算すると、「12」の正規化値は -1.288 であることがわかりました。

正規化された値 = (x – x ) / s = (12 – 22.267) / 7.968 = -1.288

これは、値「12」が元のデータセットの平均よりも 1.288 標準偏差低いことを示しています。

データセット内の正規化された各値は、特定のデータ値が平均からどの程度近いか遠いかを理解するのに役立ちます。

小さい正規化値は値が平均に近いことを示し、大きい正規化値は値が平均から遠いことを示します。

追加リソース

次のチュートリアルでは、SAS で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

SAS での手順の概要の使用方法
SAS で相関関係を計算する方法
SAS で度数表を作成する方法