Normalisering av data i Google Sheets innebär att omvandla värdena för en datauppsättning så att de har ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1. Denna standardisering hjälper till att jämföra olika variabler på samma skala och förbättrar noggrannheten i statistiska analyser. Här är en steg-för-steg-guide för att normalisera data i Google Kalkylark:
1. Förbered data :
- Se till att din datauppsättning är organiserad med varje variabel eller kolumn som representerar en annan funktion.
2. Välj data som ska normaliseras :
- Välj intervallet av celler som innehåller data som du vill normalisera.
3. Beräkna medelvärdet :
- Beräkna medelvärdet (genomsnittet) av de valda data med hjälp av MEDEL-funktionen. Till exempel:`=MEDEL(A2:A10)` där A2:A10 representerar intervallet av celler som innehåller data.
4. Beräkna standardavvikelsen :
- Beräkna standardavvikelsen för vald data med hjälp av STDEV-funktionen. Till exempel:`=STDEV(A2:A10)`
5. Normalisera data :
- Normalisera varje värde i det valda dataintervallet med följande formel:
`=(Värde - medelvärde) / standardavvikelse`
- Ersätt 'Värde' med cellreferensen för det ursprungliga värdet, 'Medel' med resultatet av medelberäkningen och 'Standardavvikelse' med resultatet av standardavvikelseberäkningen.
- Upprepa den här formeln för varje cell i det valda dataintervallet.
6. Valfritt:Avrunda resultaten :
- Om så önskas kan du avrunda de normaliserade värdena till ett specificerat antal decimaler med hjälp av ROUND-funktionen. Till exempel, `=ROUND(Normalized Value, 2)` avrundar det normaliserade värdet till två decimaler.
7. Kopiera de normaliserade värdena :
- Kopiera de normaliserade värdena till en ny plats i ditt ark.
8. Analysera normaliserade data :
- Du kan nu använda normaliserade data för statistiska analyser, jämförelser och visualiseringar. Eftersom alla variabler har ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1 kan du jämföra och tolka mönstren mer effektivt.
Genom att följa dessa steg kan du framgångsrikt normalisera data i Google Sheets och förbättra kvaliteten på din statistiska analys.
