Suivez la procédure ci-dessous pour normaliser des colonnes de données.
Dans Colonne(s) d'entrée, saisissez une ou plusieurs colonnes à normaliser.
Dans Stocker les résultats dans, entrez un nom ou un numéro de colonne (par exemple, C1) pour chaque colonne d'entrée.Si le nom contient des espaces, mettez-le entre apostrophes (').
Sélectionnez la méthode à utiliser pour normaliser les données :
Soustraire la moyenne et diviser par l'écart type : centrez les données et convertissez les unités en écarts types. Pour une analyse de régression, sélectionnez cette méthode pour normaliser des prédicteurs afin de réduire la multicolinéarité et de comparer la taille des coefficients sur une échelle qui le permet.
Soustraire la moyenne : centrez les données. Pour une analyse de régression, sélectionnez cette méthode pour normaliser des prédicteurs afin de réduire la multicolinéarité. Cette méthode est utile si votre modèle comporte des prédicteurs, des termes d'ordre supérieur et des termes d'interaction hautement corrélés.
Diviser par l'écart type : normalisez l'échelle de chaque variable que vous définissez, afin de pouvoir les comparer sur une échelle similaire. Pour une analyse de régression, sélectionnez cette méthode pour normaliser des variables de prédiction afin de déterminer les prédicteurs qui ont le plus grand effet, tout en limitant les différences d'échelle.
Soustraire la première valeur, puis diviser par la seconde : saisissez vos propres valeurs (par exemple, des valeurs connues de moyenne et d'écart type) à soustraire aux données ou par lesquelles les diviser.
Spécifier l'étendue du début à la fin : transformez les données de façon linéaire de façon à ce que la première valeur que vous spécifiez en devienne le minimum et la seconde le maximum.
