Jak normalizować dane w programie excel

„Normalizacja” zbioru wartości danych oznacza skalowanie wartości w taki sposób, aby średnia wszystkich wartości wynosiła 0, a odchylenie standardowe wynosiło 1.

W tym samouczku wyjaśniono, jak normalizować dane w programie Excel.

Przykład: Jak normalizować dane w programie Excel

Załóżmy, że mamy w Excelu następujący zestaw danych:

Wykonaj następujące kroki, aby znormalizować ten zestaw wartości danych.

Krok 1: Znajdź środek.

Najpierw użyjemy funkcji =ŚREDNIA(zakres wartości) , aby znaleźć średnią ze zbioru danych.

Krok 2: Znajdź odchylenie standardowe.

Następnie użyjemy funkcji =STDEV (zakres wartości), aby znaleźć odchylenie standardowe zbioru danych.

Krok 3: Normalizuj wartości.

Na koniec użyjemy funkcji STANDARDIZE(x, Mean, standard_dev) do normalizacji każdej z wartości w zbiorze danych.

NOTATKA:

Funkcja STANDARYZUJ wykorzystuje następujący wzór do normalizacji danej wartości danych:

Wartość znormalizowana = (x – x ) / s

Złoto:

• x = wartość danych
• x = średnia zbioru danych
• s = odchylenie standardowe zbioru danych

Poniższy obraz przedstawia formułę użytą do normalizacji pierwszej wartości w zbiorze danych:

Po znormalizowaniu pierwszej wartości w komórce B2 możemy najechać kursorem na prawy dolny róg komórki B2, aż pojawi się mały + . Kliknij dwukrotnie znak + , aby skopiować formułę do pozostałych komórek:

Teraz każda wartość w zbiorze danych jest znormalizowana.

Jak interpretować znormalizowane dane

Wzór, którego użyliśmy do normalizacji danej wartości x, był następujący:

Wartość znormalizowana = (x – x ) / s

Złoto:

• x = wartość danych
• x = średnia zbioru danych
• s = odchylenie standardowe zbioru danych

Jeśli dany punkt danych ma znormalizowaną wartość większą niż 0, oznacza to, że punkt danych jest powyżej średniej. I odwrotnie, znormalizowana wartość mniejsza niż 0 wskazuje, że punkt danych jest poniżej średniej.

W szczególności wartość znormalizowana mówi nam, o ile odchyleń standardowych pierwotny punkt danych różni się od średniej. Rozważmy na przykład punkt danych „12” w naszym oryginalnym zbiorze danych:

Znormalizowana wartość dla „12” okazała się wynosić -1,288, obliczona w następujący sposób:

Wartość znormalizowana = (x – x ) / s = (12 – 22,267) / 7,968 = -1,288

To mówi nam, że wartość „12” jest o 1,288 odchylenia standardowego niższa od średniej z pierwotnego zbioru danych.

Każda ze znormalizowanych wartości w zbiorze danych może pomóc nam zrozumieć, jak blisko lub daleko od średniej znajduje się konkretna wartość danych. Mała znormalizowana wartość wskazuje, że wartość jest bliska średniej, natomiast duża znormalizowana wartość wskazuje, że wartość jest daleka od średniej.