このページでは、XLSTAT を用いてデータセットを標準化する手順をご紹介します。

データの標準化とは？

データの標準化とは、異なる尺度を持つ変数間の比較を容易にするために、データの平均を0、標準偏差を1になるように変換する処理です。これにより、元のデータの単位に依存せず、各データが平均からどれだけ離れているかを相対的に評価することができます。

データを標準化する理由

データを標準化する主な理由は以下の通りです。

• 異なる尺度を持つ変数の比較：
  例えば、身長（cm）と体重（kg）のように、単位が異なる変数を直接比較することは困難です。標準化することで、これらの変数を同じ尺度で評価できるようになります。
  
  
• 多変量解析における影響の均等化：
  重回帰分析や主成分分析などの多変量解析では、変数の尺度が結果に影響を与えることがあります。標準化により、各変数が分析に均等に寄与するように調整できます。

XLSTAT でデータを標準化する操作手順

XLSTAT でデータ標準化を実行する手順は以下の通りです。

1. XLSTAT を起動し、[発見、説明および予測] > [データ準備] > [変数変換] を選択します。

   

2. ダイアログボックスが表示されるので、[一般] タブで以下のようにデータを選択します。

   

   • [データ]：
     標準化したいデータ範囲をマウスで選択。列名を含めて選択した場合は、[列ラベル]  にもチェックを入れます。
   • [変換]： 
     「標準化 (n-1)」または「標準化 (n)」を選択。
     • 標準化 (n-1)：不偏標準偏差（標本標準偏差）を用いて標準化
     • 標準化 (n)：標本標準偏差を用いて標準化
       その他の変換オプション（中心化、リスケールなど）も選択できます。
   • [オブザベーション・ラベル]（任意）：
     データのID 列を選択します。選択しなくても標準化は実行可能です。

3. [OK] をクリックすると、結果が別シート（変数変換）に出力されます。

   

XLSTAT の「変数変換」機能を利用することで、簡単にデータの標準化を行うことができます。データの性質や分析の目的に応じて、適切な標準化の方法を選択してください。

以上