標準化とは、データを平均値が0で標準偏差が1の形に変換するプロセスです。
この変換により、異なるデータセットを比較しやすくし、統計的な分析を行いやすくします。
標準化の手順を具体的に説明します。
①データの収集: まず、対象となるデータセットを収集します。このデータセットは、数値データである必要があります。例えば、テストの点数、身長、体重などが考えられます。
②平均値の計算: データセット内のすべての値の平均値を計算します。これは、データの中央傾向を示す値です。
③標準偏差の計算: 同様に、データセット内のすべての値の標準偏差を計算します。標準偏差は、データのばらつきを示す指標です。
④標準化の計算: 各データポイントを標準化します。これは、個々のデータポイントから平均値を引き、その結果を標準偏差で割ることで行います。
※標準化後の値 (Z) = (元の値 - 平均値) / 標準偏差
これにより、データセット内の各値が平均からどれだけ離れているかを標準偏差の単位で表すことができます。
結果の解釈: 標準化されたデータセットでは、平均値が0で、標準偏差が1になります。したがって、標準化された値は平均からの偏差を標準偏差の単位で示します。正の値は平均よりも大きいことを示し、負の値は平均よりも小さいことを示します。
標準化は、統計学での重要なステップであり、データの前処理において役立ちます。